چند تکنیک برای تفسیر پیش بینی های انجام شده توسط یک مدل یادگیری عمیق چیست؟
تفسیر پیشبینیهای انجامشده توسط یک مدل یادگیری عمیق جنبهای ضروری برای درک رفتار آن و کسب بینش در مورد الگوهای زیربنایی آموختهشده توسط مدل است. در این زمینه از هوش مصنوعی، چندین تکنیک را می توان برای تفسیر پیش بینی ها و افزایش درک ما از فرآیند تصمیم گیری مدل به کار گرفت. یکی که معمولا استفاده می شود
- منتشر شده در هوش مصنوعی, یادگیری عمیق EITC/AI/DLPP با Python و PyTorch, پیشرفت با یادگیری عمیق, تحلیل مدل, بررسی امتحان
ساختار مدل ترجمه ماشین عصبی چیست؟
مدل ترجمه ماشین عصبی (NMT) یک رویکرد مبتنی بر یادگیری عمیق است که انقلابی در زمینه ترجمه ماشینی ایجاد کرده است. به دلیل توانایی آن در تولید ترجمه های با کیفیت بالا با مدل سازی مستقیم نقشه برداری بین زبان های مبدأ و مقصد، محبوبیت قابل توجهی به دست آورده است. در این پاسخ، ساختار مدل NMT را با برجسته کردن بررسی خواهیم کرد
چگونه RNN ها می توانند یاد بگیرند که در طول فرآیند تولید به قطعات خاصی از داده های ساختاریافته توجه کنند؟
شبکههای عصبی مکرر (RNN) به طور گسترده در وظایف تولید زبان طبیعی (NLG) استفاده میشوند، جایی که متنی شبیه انسان بر اساس دادههای ورودی داده شده تولید میکنند. در برخی موارد، برای RNN ها مطلوب است که یاد بگیرند در طول فرآیند تولید به قطعات خاصی از داده های ساختاریافته توجه کنند. این توانایی به مدل اجازه می دهد تا روی آن تمرکز کند