Ano ang nawawalang gradient na problema?
Ang nawawalang problema sa gradient ay isang hamon na lumitaw sa pagsasanay ng mga malalim na neural network, partikular sa konteksto ng mga algorithm ng pag-optimize na nakabatay sa gradient. Ito ay tumutukoy sa isyu ng exponentially diminishing gradients habang sila ay nagpapalaganap pabalik sa mga layer ng isang malalim na network sa panahon ng proseso ng pag-aaral. Ang hindi pangkaraniwang bagay na ito ay maaaring makabuluhang hadlangan ang convergence
Paano gumagana ang isang LSTM cell sa isang RNN?
Ang LSTM (Long Short-Term Memory) cell ay isang uri ng recurrent neural network (RNN) architecture na malawakang ginagamit sa larangan ng malalim na pag-aaral para sa mga gawain tulad ng natural na pagpoproseso ng wika, pagkilala sa pagsasalita, at pagsusuri ng time series. Ito ay partikular na idinisenyo upang tugunan ang nawawalang problema sa gradient na nangyayari sa mga tradisyonal na RNN, na gumagawa
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLPTFK Malalim na Pag-aaral kasama ang Python, TensorFlow at Keras, Mga paulit-ulit na neural network, Panimula sa Mga Umuulit na Neural Networks (RNN), Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang LSTM cell at bakit ito ginagamit sa pagpapatupad ng RNN?
Ang LSTM cell, maikli para sa Long Short-Term Memory cell, ay isang pangunahing bahagi ng mga paulit-ulit na neural network (RNN) na ginagamit sa larangan ng artificial intelligence. Ito ay partikular na idinisenyo upang matugunan ang nawawalang problema sa gradient na lumitaw sa mga tradisyonal na RNN, na humahadlang sa kanilang kakayahang makuha ang mga pangmatagalang dependency sa sunud-sunod na data. Sa paliwanag na ito, kami
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/DLTF Malalim na Pag-aaral gamit ang TensorFlow, Mga paulit-ulit na neural network sa TensorFlow, Halimbawa ng RNN sa Tensorflow, Pagsusuri sa pagsusulit
Ano ang layunin ng estado ng cell sa LSTM?
Ang Long Short-Term Memory (LSTM) ay isang uri ng paulit-ulit na neural network (RNN) na nakakuha ng makabuluhang katanyagan sa larangan ng Natural Language Processing (NLP) dahil sa kakayahan nitong epektibong magmodelo at magproseso ng sequential data. Ang isa sa mga pangunahing bahagi ng LSTM ay ang estado ng cell, na gumaganap ng isang mahalagang papel sa pagkuha
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Pangmatagalang memorya para sa NLP, Pagsusuri sa pagsusulit
Paano tinutugunan ng arkitektura ng LSTM ang hamon ng pagkuha ng malayuang mga dependency sa wika?
Ang arkitektura ng Long Short-Term Memory (LSTM) ay isang uri ng paulit-ulit na neural network (RNN) na partikular na idinisenyo upang tugunan ang hamon ng pagkuha ng mga long-distance na dependency sa wika. Sa natural language processing (NLP), ang long-distance dependencies ay tumutukoy sa mga ugnayan sa pagitan ng mga salita o parirala na magkalayo sa isang pangungusap ngunit semantiko pa rin.
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, Pangmatagalang memorya para sa NLP, Pagsusuri sa pagsusulit
Bakit ginagamit ang isang long short-term memory (LSTM) network upang madaig ang limitasyon ng proximity-based na mga hula sa mga gawain sa paghula ng wika?
Ang isang long short-term memory (LSTM) network ay ginagamit upang malampasan ang limitasyon ng proximity-based na mga hula sa mga gawain sa paghula ng wika dahil sa kakayahang makuha ang mga long-range na dependency sa mga sequence. Sa mga gawain sa paghula ng wika, tulad ng susunod na hula ng salita o pagbuo ng teksto, mahalagang isaalang-alang ang konteksto ng mga salita o karakter sa isang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, ML na may paulit-ulit na mga neural network, Pagsusuri sa pagsusulit
Anong limitasyon ang mayroon ang mga RNN pagdating sa paghula ng teksto sa mas mahabang pangungusap?
Ang Recurrent Neural Networks (RNNs) ay napatunayang epektibo sa maraming natural na gawain sa pagpoproseso ng wika, kabilang ang paghula ng teksto. Gayunpaman, mayroon silang mga limitasyon pagdating sa paghula ng teksto sa mas mahabang pangungusap. Ang mga limitasyong ito ay nagmumula sa likas na katangian ng mga RNN at ang mga hamon na kinakaharap nila sa pagkuha ng mga pangmatagalang dependency. Ang isang limitasyon ng RNNs ay ang
- Inilathala sa Artipisyal na Talino, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, Pagproseso ng Likas na Wika gamit ang TensorFlow, ML na may paulit-ulit na mga neural network, Pagsusuri sa pagsusulit