Care sunt câteva tehnici de interpretare a predicțiilor făcute de un model de învățare profundă?
Interpretarea predicțiilor făcute de un model de învățare profundă este un aspect esențial al înțelegerii comportamentului acestuia și al obținerii unei perspective asupra tiparelor de bază învățate de model. În acest domeniu al inteligenței artificiale, se pot folosi mai multe tehnici pentru a interpreta predicțiile și pentru a îmbunătăți înțelegerea procesului decizional al modelului. Unul folosit în mod obișnuit
Care este structura modelului de traducere automată neuronală?
Modelul de traducere automată neuronală (NMT) este o abordare bazată pe învățarea profundă care a revoluționat domeniul traducerii automate. A câștigat o popularitate semnificativă datorită capacității sale de a genera traduceri de înaltă calitate prin modelarea directă a maparii dintre limbile sursă și țintă. În acest răspuns, vom explora structura modelului NMT, evidențiind
Cum pot RNN-urile să învețe să acorde atenție unor elemente specifice de date structurate în timpul procesului de generare?
Rețelele neuronale recurente (RNN) au fost utilizate pe scară largă în sarcinile de generare a limbajului natural (NLG), unde generează text asemănător omului pe baza datelor de intrare date. În unele cazuri, este de dorit ca RNN-urile să învețe să acorde atenție unor elemente specifice de date structurate în timpul procesului de generare. Această abilitate permite modelului să se concentreze asupra