Jaké jsou některé techniky pro interpretaci předpovědí vytvořených pomocí modelu hlubokého učení?
Interpretace předpovědí vytvořených modelem hlubokého učení je základním aspektem porozumění jeho chování a získání náhledu na základní vzorce, které se model naučil. V této oblasti umělé inteligence lze použít několik technik k interpretaci předpovědí a zlepšení našeho porozumění rozhodovacímu procesu modelu. Jeden běžně používaný
Jaká je struktura modelu neuronového strojového překladu?
Model neurálního strojového překladu (NMT) je přístup založený na hlubokém učení, který způsobil revoluci v oblasti strojového překladu. Značnou oblibu si získal díky své schopnosti generovat vysoce kvalitní překlady přímým modelováním mapování mezi zdrojovými a cílovými jazyky. V této odpovědi prozkoumáme strukturu modelu NMT se zvýrazněním
Jak se mohou RNN naučit věnovat pozornost konkrétním částem strukturovaných dat během procesu generování?
Rekurentní neuronové sítě (RNN) byly široce používány v úlohách generování přirozeného jazyka (NLG), kde generují lidský text na základě daných vstupních dat. V některých případech je žádoucí, aby se RNN naučily věnovat pozornost konkrétním částem strukturovaných dat během procesu generování. Tato schopnost umožňuje modelu soustředit se na