Које су неке технике за тумачење предвиђања модела дубоког учења?
Тумачење предвиђања модела дубоког учења је суштински аспект разумевања његовог понашања и стицања увида у основне обрасце које је модел научио. У овој области вештачке интелигенције, може се користити неколико техника за тумачење предвиђања и побољшање нашег разумевања процеса доношења одлука модела. Један који се обично користи
Каква је структура модела неуронског машинског превођења?
Модел неуронског машинског превођења (НМТ) је приступ заснован на дубоком учењу који је направио револуцију у области машинског превођења. Стекао је значајну популарност због своје способности да генерише висококвалитетне преводе директним моделирањем мапирања између изворног и циљног језика. У овом одговору ћемо истражити структуру НМТ модела, истичући
Како РНН могу научити да обрате пажњу на одређене делове структурираних података током процеса генерисања?
Рекурентне неуронске мреже (РНН) се широко користе у задацима генерисања природног језика (НЛГ), где генеришу текст сличан човеку на основу датих улазних података. У неким случајевима, пожељно је да РНН науче да обраћају пажњу на специфичне делове структурираних података током процеса генерисања. Ова способност омогућава моделу да се фокусира