Kio estas iuj teknikoj por interpreti la antaŭdirojn faritajn de profunda lerna modelo?
Interpreti la antaŭdirojn faritajn de profunda lerna modelo estas esenca aspekto por kompreni ĝian konduton kaj akiri komprenojn pri la subestaj ŝablonoj lernitaj de la modelo. En ĉi tiu kampo de Artefarita Inteligenteco, pluraj teknikoj povas esti utiligitaj por interpreti la prognozojn kaj plifortigi nian komprenon de la decidprocezo de la modelo. Unu kutime uzata
Kio estas la strukturo de la neŭrala maŝintraduka modelo?
La neŭrala maŝintradukado (NMT) modelo estas profunda lernad-bazita aliro kiu revoluciis la kampon de maŝintradukado. Ĝi akiris gravan popularecon pro sia kapablo generi altkvalitajn tradukojn rekte modeligante la mapadon inter fonto kaj cellingvoj. En ĉi tiu respondo, ni esploros la strukturon de la NMT-modelo, reliefigante
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Krei babilejon kun profunda lernado, Python kaj TensorFlow, Trejnado de modelo, Ekzamena revizio
Kiel povas RNN-oj lerni atenti specifajn pecojn de strukturitaj datumoj dum la genera procezo?
Ripetantaj Neŭralaj Retoj (RNNoj) estis vaste uzitaj en Natural Language Generation (NLG) taskoj, kie ili generas homsimilan tekston bazitan sur antaŭfiksitaj enigdatenoj. En kelkaj kazoj, estas dezirinde ke RNN-oj lernu atenti specifajn pecojn de strukturitaj datenoj dum la genera procezo. Ĉi tiu kapablo permesas al la modelo temigi