Jakie są techniki interpretacji przewidywań dokonanych przez model głębokiego uczenia się?
Interpretacja przewidywań dokonanych przez model głębokiego uczenia się jest niezbędnym aspektem zrozumienia jego zachowania i uzyskania wglądu w podstawowe wzorce wyuczone przez model. W tej dziedzinie sztucznej inteligencji można zastosować kilka technik do interpretacji przewidywań i lepszego zrozumienia procesu decyzyjnego modelu. Jeden powszechnie używany
Jaka jest struktura neuronowego modelu tłumaczenia maszynowego?
Model neuronowego tłumaczenia maszynowego (NMT) to podejście oparte na głębokim uczeniu się, które zrewolucjonizowało dziedzinę tłumaczenia maszynowego. Zyskał znaczną popularność dzięki możliwości generowania wysokiej jakości tłumaczeń poprzez bezpośrednie modelowanie mapowania między językami źródłowymi i docelowymi. W tej odpowiedzi zbadamy strukturę modelu NMT, podkreślając
W jaki sposób sieci RNN mogą nauczyć się zwracać uwagę na określone fragmenty ustrukturyzowanych danych podczas procesu generowania?
Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) są szeroko stosowane w zadaniach generowania języka naturalnego (NLG), w których generują tekst podobny do ludzkiego na podstawie danych wejściowych. W niektórych przypadkach pożądane jest, aby RNN nauczyły się zwracać uwagę na określone fragmenty ustrukturyzowanych danych podczas procesu generowania. Ta umiejętność pozwala modelowi skupić się na