Một số kỹ thuật để giải thích các dự đoán được thực hiện bởi một mô hình học tập sâu là gì?
Diễn giải các dự đoán do mô hình học sâu đưa ra là một khía cạnh thiết yếu để hiểu hành vi của nó và hiểu rõ hơn về các mẫu cơ bản mà mô hình đã học được. Trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo này, một số kỹ thuật có thể được sử dụng để giải thích các dự đoán và nâng cao hiểu biết của chúng ta về quy trình ra quyết định của mô hình. Một thường được sử dụng
Cấu trúc của mô hình dịch máy thần kinh là gì?
Mô hình dịch máy thần kinh (NMT) là một cách tiếp cận dựa trên học sâu đã cách mạng hóa lĩnh vực dịch máy. Nó đã trở nên phổ biến đáng kể nhờ khả năng tạo ra các bản dịch chất lượng cao bằng cách trực tiếp lập mô hình ánh xạ giữa ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá cấu trúc của mô hình NMT, nêu bật
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Tạo một chatbot với học sâu, Python và TensorFlow, Đào tạo người mẫu, ôn thi
Làm cách nào để RNN có thể học cách chú ý đến các phần dữ liệu có cấu trúc cụ thể trong quá trình tạo?
Mạng thần kinh tái phát (RNN) đã được sử dụng rộng rãi trong các nhiệm vụ Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), trong đó chúng tạo văn bản giống con người dựa trên dữ liệu đầu vào nhất định. Trong một số trường hợp, RNN nên học cách chú ý đến các phần dữ liệu có cấu trúc cụ thể trong quá trình tạo. Khả năng này cho phép mô hình tập trung vào
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Các bước tiếp theo trong Học máy, Thế hệ ngôn ngữ tự nhiên, ôn thi