Ano ang ilang mga diskarte para sa pagbibigay-kahulugan sa mga hula na ginawa ng isang modelo ng malalim na pag-aaral?
Ang pagbibigay-kahulugan sa mga hula na ginawa ng isang modelo ng malalim na pag-aaral ay isang mahalagang aspeto ng pag-unawa sa gawi nito at pagkakaroon ng mga insight sa pinagbabatayan na mga pattern na natutunan ng modelo. Sa larangang ito ng Artipisyal na Katalinuhan, maraming mga diskarte ang maaaring gamitin upang bigyang-kahulugan ang mga hula at pahusayin ang ating pag-unawa sa proseso ng paggawa ng desisyon ng modelo. Isang karaniwang ginagamit
Ano ang istraktura ng neural machine translation model?
Ang modelo ng neural machine translation (NMT) ay isang malalim na diskarte na nakabatay sa pagkatuto na nagpabago sa larangan ng machine translation. Nagkamit ito ng makabuluhang katanyagan dahil sa kakayahang bumuo ng mga de-kalidad na pagsasalin sa pamamagitan ng direktang pagmomodelo ng pagmamapa sa pagitan ng pinagmulan at target na mga wika. Sa sagot na ito, tuklasin natin ang istruktura ng modelo ng NMT, na nagha-highlight
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Lumilikha ng isang chatbot na may malalim na pag-aaral, Python, at TensorFlow, Pagsasanay ng isang modelo, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano matututunan ng mga RNN na bigyang-pansin ang mga partikular na piraso ng structured data sa panahon ng proseso ng pagbuo?
Ang Recurrent Neural Networks (RNNs) ay malawakang ginagamit sa mga gawain ng Natural Language Generation (NLG), kung saan bumubuo ang mga ito ng text na parang tao batay sa ibinigay na data ng input. Sa ilang mga kaso, kanais-nais para sa mga RNN na matutong magbigay ng pansin sa mga partikular na piraso ng structured data sa panahon ng proseso ng pagbuo. Ang kakayahang ito ay nagbibigay-daan sa modelo na mag-focus sa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Karagdagang mga hakbang sa Pag-aaral ng Machine, Likas na pagbuo ng wika, Pagsusuri sa pagsusulit