Які існують методи інтерпретації прогнозів, зроблених моделлю глибокого навчання?
Інтерпретація прогнозів, зроблених моделлю глибокого навчання, є суттєвим аспектом розуміння її поведінки та розуміння базових закономірностей, які вивчає модель. У цій галузі штучного інтелекту можна використовувати кілька методів для інтерпретації прогнозів і покращення нашого розуміння процесу прийняття рішень у моделі. Один із загальновживаних
Яка структура моделі нейронного машинного перекладу?
Модель нейронного машинного перекладу (NMT) — це підхід, заснований на глибокому навчанні, який зробив революцію в галузі машинного перекладу. Він набув значної популярності завдяки своїй здатності створювати високоякісні переклади шляхом прямого моделювання відображення між вихідною та цільовою мовами. У цій відповіді ми дослідимо структуру моделі NMT, виділяючи
Як RNN можуть навчитися звертати увагу на конкретні фрагменти структурованих даних під час процесу генерації?
Повторювані нейронні мережі (RNN) широко використовуються в завданнях генерації природної мови (NLG), де вони генерують текст, схожий на людину, на основі заданих вхідних даних. У деяких випадках RNN бажано навчитися звертати увагу на конкретні фрагменти структурованих даних під час процесу генерації. Ця здатність дозволяє зосередитися на моделі