Якія метады інтэрпрэтацыі прагнозаў, зробленых мадэллю глыбокага навучання?
Інтэрпрэтацыя прагнозаў, зробленых мадэллю глыбокага навучання, з'яўляецца важным аспектам разумення яе паводзін і атрымання ўяўлення аб асноўных заканамернасцях, вывучаных мадэллю. У гэтай галіне штучнага інтэлекту можна выкарыстоўваць некалькі метадаў для інтэрпрэтацыі прагнозаў і паляпшэння нашага разумення працэсу прыняцця рашэнняў у мадэлі. Адзін звычайна выкарыстоўваецца
Якая структура мадэлі нейронавага машыннага перакладу?
Мадэль нейронавага машыннага перакладу (NMT) - гэта падыход, заснаваны на глыбокім навучанні, які зрабіў рэвалюцыю ў галіне машыннага перакладу. Ён набыў значную папулярнасць дзякуючы здольнасці ствараць высакаякасныя пераклады шляхам непасрэднага мадэлявання супастаўлення паміж зыходнай і мэтавай мовамі. У гэтым адказе мы вывучым структуру мадэлі NMT, вылучыўшы яе
Як RNN могуць навучыцца звяртаць увагу на пэўныя фрагменты структураваных даных у працэсе генерацыі?
Рэкурэнтныя нейронавыя сеткі (RNN) шырока выкарыстоўваюцца ў задачах генерацыі натуральнай мовы (NLG), дзе яны ствараюць чалавечы тэкст на аснове зададзеных уваходных даных. У некаторых выпадках RNN пажадана навучыцца звяртаць увагу на пэўныя фрагменты структураваных даных у працэсе генерацыі. Гэтая здольнасць дазваляе засяродзіцца на мадэлі