تضمين في Keras: مفهوم وتطبيقات

في Keras، يشير مصطلح “تضمين” (Embedding) إلى عملية تعلم تمثيل معين للكائنات في فضاء آخر. عندما يتم استخدام تضمين في سياق الشبكات العصبية، يعني ذلك تحويل البيانات إلى تمثيل رقمي معين يمكن استخدامه في شبكة عصبية.

من الناحية التصميمية للشبكة العصبية، ليس تضمينًا هو تصميم ذاتي (autoencoder) ولا RBM (Restricted Boltzmann Machine). بل هو طريقة بسيطة وفعالة لتعلم التمثيلات المؤدية للبيانات.

عند استخدام تضمين في Keras، يتم تعلم التمثيلات من خلال تدريب النموذج على مهمة معينة، مثل التصنيف أو التنبؤ. يتم تحديد حجم التمثيل (representation size)، وهو عدد الأبعاد التي يتم تمثيل البيانات فيها، كمعلمة للتضمين.

بشكل عام، يتم تضمين الكائنات في فضاء ذو بعدية أقل من البيانات الأصلية، مما يتيح للشبكة العصبية فهم البيانات بشكل أفضل وتحسين أداء المهمة المطلوبة.

تضمين (Embedding) في Keras هو طريقة تقوم بتحويل البيانات من مساحة ذات أبعاد عالية إلى مساحة ذات أبعاد منخفضة. هذا يعني تمثيل البيانات باستخدام مجموعة أقل من المتغيرات أو الأبعاد، مما يسهل على الشبكة العصبية فهم البيانات والتعلم منها بشكل أفضل.

في مفهومه البسيط، يمكننا أن نفترض أن لدينا مصفوفة (Matrix) تمثل كلمات في اللغة الإنجليزية، حيث تحتوي كل صف على قائمة من الأعداد تمثل معنى كل كلمة. تضمين الكلمات يمكن أن يحول هذه المصفوفة إلى مساحة ذات أبعاد منخفضة حيث يمكن أن تتم مقارنة الكلمات بسهولة أكبر.

عندما يتم استخدام تضمين في الشبكات العصبية لمهمة معينة، مثل تصنيف النصوص أو التنبؤ بالكلمات التالية في جملة، تتم محاولة تعلم التضمينات بحيث يمكن للنموذج تمثيل البيانات بشكل أفضل وفعال.