作者stayfool (fool)
看板DataScience
標題[問題] 機器學習向量空間一對多的表示方法?
時間Tue Nov 22 15:15:42 2022
作業系統:win10
問題類別:ML
使用工具::python,tensorflow
問題內容:
有A , B 兩個空間，A空間的1個元素會對應到B空間的多個元素，
例如A空間有一元素叫作水果，會對應到B空間的荔枝、香蕉、芭樂等元素，
要訓練機器將荔枝、香蕉、芭樂等等元素看過後(B空間的水果元素當作訓練集)，
然後輸入某個水果，假設輸入西瓜，西瓜是不在B空間的水果元素當作測試集，
讓機器能夠判斷西瓜跟香蕉、芭樂等元素相似，會輸出"水果"這個答案，
想要輸入荔枝、香蕉、芭樂等各種水果元素
機器能回應"水果"，該怎麼作?該找哪方面的資料?請各位大大提點，謝謝
PS: 水果元素只是舉例，並不是真的要讓機器看水果圖片，
訓練資料都是文字，沒有圖片
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1F：推 yiche: 測試資料如果沒在training時被模型看過，卻希望模型能準確 11/22 17:21
2F：→ yiche: 識別分類，整個難度會上升很多 11/22 17:21
3F：→ yiche: 因為是文字資料seq2seq 是可以考慮的 11/22 17:21
4F：→ yiche: 另外不清楚是不是有multi-label的情況，有的話要注意不是一 11/22 17:21
5F：→ yiche: 般multi-class的分類問題。 11/22 17:21
6F：→ lycantrope: a一下作者 可以省下不少時間 11/22 17:59
7F：→ yoyololicon: 生成模型有一些概念類似你想做的事 11/23 20:10
8F：→ yoyololicon: 也許你可以換個方向思考 11/23 20:10
9F：→ chang1248w: 佛渡有緣人 11/24 21:26
10F：→ chang1248w: 這不就是word embedding 在做的目標嗎 11/24 21:27
11F：→ chang1248w: 把bert的結構用contractive learning的角度想一遍 11/24 21:27
12F：→ chang1248w: 只要A集是已決定的，剩下好說 11/24 21:28
13F：→ chang1248w: 寒酸一點詞袋也不是不行做 11/24 21:29
14F：→ chang1248w: 比較有意思的是要怎麼把B分群之後，定出有代表性的屬 11/24 21:30
15F：→ chang1248w: 性當作A的。標籤 11/24 21:30
16F：推 hsuchengmath: 讓bert 預測 水果 荔枝 是不是同一類，bert應該能tr 11/28 15:00
17F：→ hsuchengmath: ansfer 學習到其他 類別的對應 預測 11/28 15:00
18F：推 OnePiecePR: 很像 word2vec 12/12 15:39