Aké sú niektoré techniky na interpretáciu predpovedí vytvorených modelom hlbokého učenia?
Interpretácia predpovedí vykonaných modelom hlbokého učenia je základným aspektom pochopenia jeho správania a získania prehľadu o základných vzorcoch, ktoré sa model naučil. V tejto oblasti umelej inteligencie je možné použiť niekoľko techník na interpretáciu predpovedí a zlepšenie nášho chápania rozhodovacieho procesu modelu. Jeden bežne používaný
Aká je štruktúra modelu neurónového strojového prekladu?
Model neurálneho strojového prekladu (NMT) je prístup založený na hlbokom učení, ktorý spôsobil revolúciu v oblasti strojového prekladu. Významnú popularitu si získal vďaka svojej schopnosti vytvárať vysokokvalitné preklady priamym modelovaním mapovania medzi zdrojovým a cieľovým jazykom. V tejto odpovedi preskúmame štruktúru modelu NMT so zvýraznením
Ako sa môžu RNN naučiť venovať pozornosť špecifickým častiam štruktúrovaných údajov počas procesu generovania?
Rekurentné neurónové siete (RNN) boli široko používané v úlohách generovania prirodzeného jazyka (NLG), kde generujú ľudský text na základe daných vstupných údajov. V niektorých prípadoch je žiaduce, aby sa RNN naučili venovať pozornosť špecifickým častiam štruktúrovaných údajov počas procesu generovania. Táto schopnosť umožňuje modelu sústrediť sa