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Réglage des hyperparamètres par optimisation bayésienne : un guide complet

Réglage des hyperparamètres par optimisation bayésienne : un guide complet

Misskey AI

Comprendre les fondamentaux du réglage des hyperparamètres

L'importance du réglage des hyperparamètres dans l'apprentissage profond

Les modèles d'apprentissage profond sont puissants, mais leurs performances dépendent fortement du choix des hyperparamètres. Les hyperparamètres sont les paramètres d'un algorithme d'apprentissage automatique qui ne sont pas appris à partir des données, mais plutôt définis avant le début du processus d'entraînement. Parmi les exemples d'hyperparamètres courants dans l'apprentissage profond, on peut citer le taux d'apprentissage, la taille des lots, le nombre de couches et la force de régularisation.

Le réglage de ces hyperparamètres peut avoir un impact significatif sur les performances du modèle. Un modèle mal réglé peut avoir du mal à converger ou peut avoir de mauvaises performances sur l'ensemble de test, tandis qu'un modèle bien réglé peut atteindre des résultats à la pointe de l'état de l'art. Le réglage des hyperparamètres est donc une étape cruciale dans le workflow de l'apprentissage profond et peut faire la différence entre un modèle réussi et un modèle non réussi.

Hyperparamètres courants dans les modèles d'apprentissage profond

Parmi les hyperparamètres les plus courants dans les modèles d'apprentissage profond, on peut citer :

  • Taux d'apprentissage : contrôle la taille du pas à laquelle les paramètres du modèle sont mis à jour pendant l'entraînement.
  • Taille des lots : détermine le nombre d'échantillons passés dans le modèle avant que les poids ne soient mis à jour.
  • Nombre de couches : spécifie la profondeur du réseau de neurones.
  • Force de régularisation : détermine la quantité de régularisation appliquée aux poids du modèle pour éviter le surapprentissage.
  • Optimiseur : spécifie l'algorithme d'optimisation utilisé pour mettre à jour les poids du modèle (par exemple, SGD, Adam, RMSProp).
  • Fonctions d'activation : détermine les fonctions d'activation non linéaires utilisées dans le modèle. -Transformations linéaires appliquées aux sorties du modèle.
  • Taux de dropout : Contrôle la fraction d'unités à supprimer aléatoirement pendant l'entraînement pour éviter le surapprentissage.

Les valeurs optimales de ces hyperparamètres peuvent varier en fonction du problème spécifique, du jeu de données et de l'architecture du modèle utilisés.

Les défis du réglage manuel des hyperparamètres

Le réglage manuel des hyperparamètres peut être un processus long et fastidieux. Il implique souvent une approche d'essai et d'erreur, où le praticien essaie systématiquement différentes combinaisons de valeurs d'hyperparamètres et évalue les performances du modèle. Ce processus peut être particulièrement difficile pour les modèles d'apprentissage profond, qui peuvent avoir un grand nombre d'hyperparamètres à régler.

De plus, l'espace des hyperparamètres peut être très complexe, avec des interactions et des dépendances entre les différents hyperparamètres. Cela rend difficile la détermination des valeurs optimales en s'appuyant uniquement sur l'intuition ou l'expérience. À mesure que le nombre d'hyperparamètres augmente, la taille de l'espace de recherche croît de manière exponentielle, rendant impossible une recherche exhaustive de toutes les combinaisons possibles.

Les techniques de réglage automatique des hyperparamètres, comme l'optimisation bayésienne, peuvent aider à relever ces défis en explorant efficacement l'espace des hyperparamètres et en identifiant les configurations les plus prometteuses.

Introduction à l'optimisation bayésienne

Qu'est-ce que l'optimisation bayésienne ?

L'optimisation bayésienne est une technique puissante pour optimiser des fonctions noires boîte coûteuses à évaluer, comme les performances sur l'ensemble de validation ou de test d'un modèle d'apprentissage profond. Elle est particulièrement bien adaptée au réglage des hyperparamètres, où la fonction objective (les performances du modèle) peut être coûteuse à évaluer et l'espace des hyperparamètres est complexe et de haute dimension.

L'optimisation bayésienne fonctionne en construisant un modèle probabiliste (un modèle de substitution) de la fonction objective, puis en utilisant ce modèle pour guider la recherche des hyperparamètres optimaux. Le modèle de substitution, ty. Généralement, un processus gaussien ou un modèle basé sur des arbres, apprend à partir des évaluations précédentes de la fonction objective et fournit un moyen d'estimer les performances du modèle pour les configurations d'hyperparamètres non observées.

Les principes fondamentaux de l'optimisation bayésienne

Les principes clés derrière l'optimisation bayésienne sont :

  1. Modèle de substitution : L'optimisation bayésienne construit un modèle probabiliste (le modèle de substitution) qui approxime la fonction objective sous-jacente. Ce modèle est utilisé pour prédire les performances de la fonction objective pour les configurations d'hyperparamètres non observées.

  2. Fonction d'acquisition : L'optimisation bayésienne utilise une fonction d'acquisition pour déterminer la prochaine configuration d'hyperparamètres à évaluer. La fonction d'acquisition équilibre l'exploration (évaluation des configurations d'hyperparamètres dans les régions à forte incertitude) et l'exploitation (évaluation des configurations d'hyperparamètres prédites comme ayant de hautes performances).

  3. Optimisation séquentielle : L'optimisation bayésienne est un processus itératif, où le modèle de substitution est mis à jour après chaque évaluation de la fonction objective, et la fonction d'acquisition est utilisée pour sélectionner la prochaine configuration d'hyperparamètres à évaluer.

En combinant ces principes, l'optimisation bayésienne peut explorer efficacement l'espace des hyperparamètres et identifier la configuration d'hyperparamètres optimale ou quasi optimale, souvent avec beaucoup moins d'évaluations de la fonction objective par rapport à d'autres méthodes de réglage, comme la recherche par grille ou la recherche aléatoire.

Avantages de l'optimisation bayésienne par rapport à la recherche par grille et à la recherche aléatoire

L'optimisation bayésienne présente plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles de réglage des hyperparamètres, telles que la recherche par grille et la recherche aléatoire :

  1. Efficacité de l'échantillonnage : L'optimisation bayésienne peut trouver les hyperparamètres optimaux avec beaucoup moins d'évaluations de la fonction objective, car elle explore intelligemment l'espace des hyperparamètres en fonction des informations recueillies à partir des évaluations précédentes.Voici la traduction française du fichier markdown avec les commentaires traduits, mais sans ajouter de commentaires supplémentaires au début du fichier.

  2. Gestion des fonctions objectif bruitées : L'optimisation bayésienne peut gérer les fonctions objectif bruitées, comme celles rencontrées dans les modèles d'apprentissage profond stochastiques, en modélisant l'incertitude dans les évaluations de la fonction objectif.

  3. Adaptabilité au problème : L'optimisation bayésienne peut s'adapter à la structure de la fonction objectif, tandis que la recherche par grille et la recherche aléatoire traitent la fonction objectif comme une boîte noire.

  4. Incorporation de connaissances préalables : L'optimisation bayésienne peut incorporer des connaissances préalables sur la fonction objectif, comme la régularité ou la monotonie, dans le modèle de substitution pour améliorer davantage le processus d'optimisation.

  5. Parallélisation : L'optimisation bayésienne peut être facilement parallélisée, car la fonction d'acquisition peut être évaluée indépendamment pour différentes configurations d'hyperparamètres.

Ces avantages font de l'optimisation bayésienne un outil puissant et efficace pour le réglage des hyperparamètres en apprentissage profond, en particulier lorsque la fonction objectif est coûteuse à évaluer ou que l'espace des hyperparamètres est de haute dimension.

Construction du cadre d'optimisation bayésienne

Définition de la fonction objectif

La première étape de l'optimisation bayésienne consiste à définir la fonction objectif, qui est la métrique de performance que vous voulez optimiser. Il s'agit généralement de la performance du modèle d'apprentissage profond sur l'ensemble de validation ou de test, comme la précision, le score F1 ou l'erreur quadratique moyenne.

Par exemple, si vous réglez les hyperparamètres d'un réseau de neurones convolutionnel pour la classification d'images, votre fonction objectif pourrait être la précision de validation du modèle :

def objective_function(hyperparams):
    """
    Fonction objectif pour l'optimisation bayésienne.
    
    Args:
        hyperparams (dict) : Un dictionnaire de valeurs d'hyperparamètres.
    
    Returns:
        float : La précision de validation du modèle.
    """
    # Décomposer les hyperparamètres
    learning_rate = hyperparams['learning_rate']
    batch_si.
ze = hyperparams['batch_size']
    num_layers = hyperparams['num_layers']
    
    # Construire et entraîner le modèle avec les hyperparamètres donnés
    model = build_cnn_model(learning_rate, batch_size, num_layers)
    train_model(model)
    
    # Évaluer le modèle sur l'ensemble de validation et renvoyer la précision
    return evaluate_model(model, validation_data)

Choix du modèle de substitution

L'étape suivante de l'optimisation bayésienne consiste à choisir un modèle de substitution pour approximer la fonction objective. Le choix le plus courant est un processus gaussien (GP), qui fournit un moyen flexible et puissant de modéliser la fonction objective.

Les processus gaussiens présentent plusieurs avantages pour l'optimisation bayésienne :

  • Ils peuvent capturer des relations complexes et non linéaires entre les hyperparamètres et la fonction objective.
  • Ils fournissent une mesure de l'incertitude dans leurs prédictions, ce qui est utile pour la fonction d'acquisition.
  • Ils peuvent incorporer des connaissances a priori sur la fonction objective, comme la régularité ou la périodicité.

Voici un exemple de la façon de configurer un modèle de substitution de processus gaussien à l'aide de la bibliothèque GPyOpt :

import GPyOpt
 
# Définir l'espace de recherche pour les hyperparamètres
space = [
    {'name': 'learning_rate', 'type': 'continuous', 'domain': (1e-5, 1e-1)},
    {'name': 'batch_size', 'type': 'integer', 'domain': (32, 256)},
    {'name': 'num_layers', 'type': 'integer', 'domain': (2, 10)}
]
 
# Créer le modèle de substitution de processus gaussien
model = GPyOpt.models.GPModel(kernel=None, noise_var=None)

Dans cet exemple, nous définissons l'espace de recherche pour les hyperparamètres, y compris le type (continu ou discret) et la plage de valeurs pour chaque hyperparamètre. Nous créons ensuite un modèle de substitution de processus gaussien à l'aide de la bibliothèque GPyOpt.

Sélection de la fonction d'acquisition

La fonction d'acquisition est utilisée pour déterminer la prochaine configuration d'hyperparamètres à évaluer, en fonction des prédictions du modèle de substitution. La fonction d'acquisition équilibre l'exploration. (évaluation des configurations d'hyperparamètres dans les régions à forte incertitude) et l'exploitation (évaluation des configurations d'hyperparamètres qui devraient avoir des performances élevées).

Certaines fonctions d'acquisition couramment utilisées dans l'optimisation bayésienne incluent :

  • Amélioration Attendue (EI) : Sélectionne la configuration d'hyperparamètres qui devrait améliorer le plus la fonction objectif.
  • Borne de Confiance Supérieure (UCB) : Sélectionne la configuration d'hyperparamètres qui maximise la borne de confiance supérieure des prédictions du modèle de substitution.
  • Probabilité d'Amélioration (PI) : Sélectionne la configuration d'hyperparamètres qui a la plus haute probabilité d'améliorer la meilleure valeur de la fonction objectif actuelle.

Voici un exemple de la façon de configurer la fonction d'acquisition d'Amélioration Attendue à l'aide de la bibliothèque GPyOpt :

import GPyOpt
 
# Créer la fonction d'acquisition
acquisition_function = GPyOpt.acquisitions.ExpectedImprovement(model)

Le choix de la fonction d'acquisition peut avoir un impact significatif sur les performances de l'optimisation bayésienne, et il est souvent bénéfique d'expérimenter avec différentes fonctions d'acquisition pour trouver celle qui fonctionne le mieux pour votre problème spécifique.

Mise en œuvre de l'optimisation bayésienne pour le réglage des hyperparamètres

Configuration du processus d'optimisation

Avec la fonction objectif, le modèle de substitution et la fonction d'acquisition définis, nous pouvons maintenant configurer le processus d'optimisation bayésienne. Cela implique généralement de créer un objet d'optimisation bayésienne et de configurer les paramètres d'optimisation, tels que le nombre d'itérations, la conception initiale et la méthode d'optimisation.

Voici un exemple de la façon de configurer le processus d'optimisation bayésienne à l'aide de la bibliothèque GPyOpt :

import GPyOpt
 
# Créer l'objet d'optimisation bayésienne
bayesian_opt = GPyOpt.methods.BayesianOptimization(
    f=objective_function,
    domain=space,
    model_type='GP',
    acquisition_type='EI',
    maximize=True,
    num_cores=4
)
 
# Exécuter l'optimisation.

bayesian_opt.run_optimization(max_iter=50)


Dans cet exemple, nous créons un objet `BayesianOptimization` et le configurons avec la fonction objective, l'espace de recherche, le type de modèle de substitution et la fonction d'acquisition. Nous spécifions également que nous voulons maximiser la fonction objective et utiliser 4 cœurs pour l'évaluation parallèle de la fonction objective.

### Exploration de l'espace des hyperparamètres

Pendant le processus d'optimisation bayésienne, l'algorithme explore de manière itérative l'espace des hyperparamètres, en sélectionnant la prochaine configuration d'hyperparamètres à évaluer en fonction de la fonction d'acquisition. Le modèle de substitution est mis à jour après chaque évaluation, et la fonction d'acquisition est utilisée pour guider la recherche vers les hyperparamètres optimaux.

Vous pouvez visualiser la progression du processus d'optimisation bayésienne en traçant la trajectoire d'optimisation, qui montre la meilleure valeur de la fonction objective trouvée jusqu'à présent en fonction du nombre d'itérations. Cela peut vous aider à comprendre comment l'algorithme explore l'espace des hyperparamètres et à identifier d'éventuels problèmes, comme une convergence lente ou une convergence prématurée vers une solution sous-optimale.

Voici un exemple de la façon de tracer la trajectoire d'optimisation à l'aide de la bibliothèque GPyOpt :

```python
import matplotlib.pyplot as plt

# Tracer la trajectoire d'optimisation
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(bayesian_opt.Y)
plt.xlabel('Itération')
plt.ylabel('Valeur de la fonction objective')
plt.title('Trajectoire d'optimisation bayésienne')
plt.show()

Ce graphique affichera la meilleure valeur de la fonction objective trouvée jusqu'à présent à chaque itération du processus d'optimisation bayésienne.

Évaluation et mise à jour du modèle de substitution

Après chaque évaluation de la fonction objective, l'algorithme d'optimisation bayésienne met à jour le modèle de substitution pour mieux approximer la fonction objective sous-jacente. Il s'agit d'une étape cruciale, car la qualité du modèle de substitution a un impact direct sur les performances du processus d'optimisation dans son ensemble.

Vous pouvez surveiller les performances.

Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type spécialisé de réseau de neurones particulièrement bien adaptés au traitement et à l'analyse de données visuelles, telles que les images et les vidéos. Les CNN s'inspirent de la structure du cortex visuel humain, où les neurones sont agencés de manière à leur permettre de répondre à des régions chevauchantes du champ visuel.

Les principaux composants d'un CNN sont :

  1. Couches convolutives : Ces couches appliquent un ensemble de filtres apprenants (également appelés noyaux) à l'image d'entrée, produisant une carte de caractéristiques qui capture les relations spatiales entre les pixels d'entrée. Les filtres sont entraînés pour détecter des caractéristiques de bas niveau, telles que les bords et les formes, ainsi que des caractéristiques de haut niveau, telles que des motifs ou des objets spécifiques.

  2. Couches de mise en commun : Ces couches réduisent les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques, tout en préservant les informations les plus importantes. Cela aide à réduire le nombre de paramètres du modèle et à le rendre plus robuste aux petites translations et déformations de l'entrée.

  3. Couches entièrement connectées : Ces couches sont similaires aux couches d'un réseau de neurones traditionnel, où chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche précédente. Ces couches sont utilisées pour classifier les caractéristiques de haut niveau extraites par les couches convolutives et de mise en commun.

Voici un exemple d'une architecture CNN simple pour la classification d'images :

import torch.nn as nn
 
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)  # Couche convolutive 1
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)  # Couche de mise en commun
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)  # Couche convolutive 2
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)  # Couche entièrement connectée 1
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)  # Couche entièrement connectée 2
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)  # Couche entièrement connectée 3
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv1(x)))  # Passe à travers la couche convolutive 1 et la couche de mise en commun
        x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))  # Passe à travers la couche convolutive 2 et la couche de mise en commun
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)  # Aplatit le tenseur
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))  # Passe à travers la couche entièrement connectée 1
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))  # Passe à travers la couche entièrement connectée 2
        x = self.fc3(x)  # Passe à travers la couche entièrement connectée 3
        return x
def forward(self, x):
    x = nn.functional.relu(self.conv1(x)))
    x = self.pool(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
    x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
    x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
    x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
    x = self.fc3(x)
    return x

Dans cet exemple, le modèle CNN se compose de deux couches de convolution, de deux couches de mise en commun et de trois couches entièrement connectées. Les couches de convolution extraient les caractéristiques de l'image d'entrée, les couches de mise en commun réduisent les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques, et les couches entièrement connectées classifient les caractéristiques de haut niveau.

Réseaux de neurones récurrents (RNN)

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type de réseau de neurones particulièrement bien adaptés au traitement des données séquentielles, telles que le texte, la parole ou les séries temporelles. Contrairement aux réseaux de neurones feedforward, qui traitent les données d'entrée de manière indépendante, les RNN maintiennent un état caché qui est mis à jour à chaque pas de temps, leur permettant de capturer les dépendances entre les éléments de la séquence.

Les composants clés d'un RNN sont :

  1. Séquence d'entrée : La séquence d'entrée, comme une phrase ou une série temporelle, est fournie au RNN un élément à la fois.

  2. État caché : L'état caché est un vecteur qui représente l'information des pas de temps précédents. À chaque pas de temps, le RNN met à jour l'état caché en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent.

  3. Séquence de sortie : La séquence de sortie est générée par le RNN, un élément à la fois, en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché actuel.

Voici un exemple d'un RNN simple pour la génération de texte :

import torch.nn as nn
 
class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, vocab_size)
 
    def forward(self, x, h0):
        # Appliquer l'embedding aux entrées
        embedded = self.embedding(x)

= self.embedding(x) output, hn = self.rnn(embedded, h0) output = self.fc(output[:, -1, :]) return output, hn


Dans cet exemple, le modèle RNN se compose d'une couche d'intégration, d'une couche RNN et d'une couche entièrement connectée. La couche d'intégration convertit le texte d'entrée en une séquence de vecteurs denses, la couche RNN traite la séquence et met à jour l'état caché, et la couche entièrement connectée génère le texte de sortie.

## Long Short-Term Memory (LSTMs) et Gated Recurrent Units (GRUs)

Bien que les RNN de base puissent être efficaces pour certaines tâches, ils peuvent souffrir du problème du gradient qui s'évanouit, où les gradients pendant l'entraînement peuvent devenir très petits, rendant difficile pour le modèle d'apprendre les dépendances à long terme. Pour résoudre ce problème, deux variantes des RNN ont été développées : Long Short-Term Memory (LSTMs) et Gated Recurrent Units (GRUs).

Les LSTMs et les GRUs introduisent des mécanismes de portail qui permettent au modèle de se souvenir et d'oublier sélectivement les informations des étapes de temps précédentes, leur permettant de mieux capturer les dépendances à long terme dans la séquence d'entrée.

Voici un exemple d'un modèle LSTM pour la classification de texte :

```python
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_layers):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 2)

    def forward(self, x):
        embedded = self.embedding(x)
        output, (hn, cn) = self.lstm(embedded)
        output = self.fc(hn[-1, :, :])
        return output

Dans cet exemple, le modèle LSTM se compose d'une couche d'intégration, d'une couche LSTM et d'une couche entièrement connectée. La couche LSTM traite la séquence d'entrée et met à jour l'état caché et l'état de la cellule, et la couche entièrement connectée classifie l'état caché final.

Mécanismes d'attention

Attention. Les mécanismes d'attention sont une technique puissante qui a été largement adoptée dans divers modèles d'apprentissage profond, en particulier dans le domaine du traitement du langage naturel (NLP). L'attention permet au modèle de se concentrer sur les parties les plus pertinentes de la séquence d'entrée lors de la génération de la sortie, plutôt que de traiter toute la séquence de manière égale.

L'idée clé derrière l'attention est de calculer une somme pondérée de la séquence d'entrée, où les poids sont déterminés par la pertinence de chaque élément d'entrée par rapport à la sortie actuelle. Cela permet au modèle de se concentrer de manière dynamique sur les parties les plus importantes de l'entrée, plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'état caché final d'un RNN ou d'un LSTM.

Voici un exemple d'un modèle basé sur l'attention pour la traduction automatique :

import torch.nn as nn
 
class AttentionModel(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
        super(AttentionModel, self).__init__()
        # Couche d'embedding pour la source
        self.src_embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, embedding_dim)
        # Couche d'embedding pour la cible
        self.tgt_embedding = nn.Embedding(tgt_vocab_size, embedding_dim)
        # Encodeur LSTM
        self.encoder = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        # Décodeur LSTM
        self.decoder = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        # Couche linéaire pour le mécanisme d'attention
        self.attn = nn.Linear(hidden_dim * 2, 1)
        # Couche linéaire pour la sortie
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, tgt_vocab_size)
 
    def forward(self, src, tgt):
        # Embedding de la source
        src_embedded = self.src_embedding(src)
        # Embedding de la cible
        tgt_embedded = self.tgt_embedding(tgt)
 
        # Encodage de la source
        encoder_output, (encoder_hn, encoder_cn) = self.encoder(src_embedded)
        # Décodage de la cible, en utilisant les états cachés de l'encodeur
        decoder_output, (decoder_hn, decoder_cn) = self.decoder(tgt_embedded, (encoder_hn, encoder_cn))
 
        # Calcul des poids d'attention
        attn_weights = nn.functional.softmax(self.attn(torch.cat((decoder_output, encoder_output), dim=2)), dim=1)
        # Calcul du contexte en utilisant les poids d'attention
        context = torch.bmm(attn_weights, encoder_output)
        # Sortie finale
        output = self.fc(context)
 
        return output

Dans cet exemple, le modèle basé sur l'attention se compose d'un encodeur, d'un décodeur et d'un mécanisme d'attention. L'encodeur p.

Modèles Transformer

Les modèles Transformer, introduits dans l'article "Attention is All You Need" de Vaswani et al., ont révolutionné le domaine de l'apprentissage profond, en particulier dans les tâches de traitement du langage naturel (NLP). Les Transformers sont entièrement basés sur des mécanismes d'attention, sans utiliser de couches récurrentes ou convolutives. Cela les rend hautement parallélisables et efficaces, leur permettant de traiter de longues séquences de données de manière plus efficace que les modèles traditionnels basés sur les RNN ou les CNN.

Les composants clés d'un modèle Transformer sont :

  1. Encodeur : L'encodeur est chargé de traiter la séquence d'entrée et de générer une représentation de l'entrée. Il se compose de plusieurs couches d'encodeur, chacune appliquant un mécanisme d'attention multi-têtes et un réseau neuronal feed-forward à l'entrée.

  2. Décodeur : Le décodeur est chargé de générer la séquence de sortie, un élément à la fois. Il se compose également de plusieurs couches de décodeur, chacune appliquant un mécanisme d'attention multi-têtes à la représentation d'entrée et à la sortie générée précédemment.

  3. Attention Multi-Têtes : Le mécanisme d'attention multi-têtes permet au modèle d'accorder de l'attention à différentes parties de la séquence d'entrée lors de la génération de chaque élément de sortie, de manière similaire au mécanisme d'attention dans l'exemple précédent.

Voici un exemple d'un modèle basé sur Transformer pour la traduction automatique :

import torch.nn as nn
from torch.nn import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer, TransformerDecoderLayer, TransformerDecoder
 
class TransformerModel(nn.Module):
    def __init__(self, src_vocab_size, tgt_vocab_size, d_model, nhead, num_encoder_layers, num_decoder_layers, dim_feedforward=2048, dropout=0.1):
        super(TransformerModel, self).__init__()
        self.src_embedding = nn.Embedding(s.
        self.src_embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, d_model)
        self.tgt_embedding = nn.Embedding(tgt_vocab_size, d_model)
        # Couche d'encodeur Transformer
        encoder_layer = TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.encoder = TransformerEncoder(encoder_layer, num_encoder_layers)
        # Couche de décodeur Transformer
        decoder_layer = TransformerDecoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.decoder = TransformerDecoder(decoder_layer, num_decoder_layers)
        self.fc = nn.Linear(d_model, tgt_vocab_size)
 
    def forward(self, src, tgt, src_mask=None, tgt_mask=None, memory_mask=None, src_key_padding_mask=None, tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None):
        # Encodage des entrées et des sorties
        src_embedded = self.src_embedding(src)
        tgt_embedded = self.tgt_embedding(tgt)
        # Passage dans l'encodeur
        encoder_output = self.encoder(src_embedded, src_mask, src_key_padding_mask)
        # Passage dans le décodeur
        decoder_output = self.decoder(tgt_embedded, encoder_output, tgt_mask, memory_mask, tgt_key_padding_mask, memory_key_padding_mask)
        # Passage dans la couche entièrement connectée
        output = self.fc(decoder_output)
        return output

Dans cet exemple, le modèle Transformer se compose d'un encodeur, d'un décodeur et d'une couche entièrement connectée. L'encodeur traite la séquence d'entrée et génère une représentation de l'entrée, et le décodeur génère la séquence de sortie en fonction de la représentation de l'entrée et de la sortie précédemment générée. Le mécanisme d'attention multi-tête est utilisé dans les couches d'encodeur et de décodeur.

Conclusion

L'apprentissage profond a révolutionné le domaine de l'intelligence artificielle, permettant aux machines d'effectuer une large gamme de tâches avec une précision et une efficacité sans précédent. De la vision par ordinateur au traitement du langage naturel, les modèles d'apprentissage profond ont repoussé les limites de.