რა არის რამდენიმე ტექნიკა ღრმა სწავლის მოდელის მიერ გაკეთებული პროგნოზების ინტერპრეტაციისთვის?
ღრმა სწავლის მოდელის მიერ გაკეთებული პროგნოზების ინტერპრეტაცია მისი ქცევის გააზრებისა და მოდელის მიერ ნასწავლი ძირითადი შაბლონების შესახებ ინფორმაციის მოპოვების არსებითი ასპექტია. ხელოვნური ინტელექტის ამ სფეროში რამდენიმე ტექნიკა შეიძლება გამოვიყენოთ პროგნოზების ინტერპრეტაციისა და მოდელის გადაწყვეტილების მიღების პროცესის გაგების გასაუმჯობესებლად. ერთი ხშირად გამოყენებული
როგორია ნერვული მანქანის თარგმნის მოდელის სტრუქტურა?
ნერვული მანქანური თარგმანის მოდელი (NMT) არის ღრმა სწავლაზე დაფუძნებული მიდგომა, რომელმაც რევოლუცია მოახდინა მანქანური თარგმანის სფეროში. მან მნიშვნელოვანი პოპულარობა მოიპოვა მაღალი ხარისხის თარგმანების გენერირების შესაძლებლობის გამო, წყაროსა და სამიზნე ენებს შორის რუკის პირდაპირ მოდელირებით. ამ პასუხში ჩვენ შევისწავლით NMT მოდელის სტრუქტურას, ხაზს უსვამს
როგორ შეუძლიათ RNN-ებმა ისწავლონ, რომ ყურადღება მიაქციონ სტრუქტურირებული მონაცემების კონკრეტულ ნაწილებს გენერირების პროცესში?
განმეორებადი ნერვული ქსელები (RNN) ფართოდ გამოიყენება ბუნებრივი ენის გენერაციის (NLG) ამოცანებში, სადაც ისინი ქმნიან ადამიანის მსგავს ტექსტს მოცემულ შეყვანის მონაცემებზე დაყრდნობით. ზოგიერთ შემთხვევაში, სასურველია, რომ RNN-ებმა ისწავლონ გენერაციის პროცესში სტრუქტურირებული მონაცემების კონკრეტულ ნაწილებზე ყურადღების მიქცევა. ეს უნარი საშუალებას აძლევს მოდელს ფოკუსირება მოახდინოს