Какие существуют методы интерпретации прогнозов, сделанных моделью глубокого обучения?
Интерпретация прогнозов, сделанных моделью глубокого обучения, является важным аспектом понимания ее поведения и понимания основных закономерностей, изученных моделью. В этой области искусственного интеллекта можно использовать несколько методов для интерпретации прогнозов и улучшения нашего понимания процесса принятия решений в модели. Один обычно используемый
Какова структура модели нейронного машинного перевода?
Модель нейронного машинного перевода (NMT) — это подход, основанный на глубоком обучении, который произвел революцию в области машинного перевода. Он приобрел значительную популярность благодаря своей способности создавать высококачественные переводы путем прямого моделирования сопоставления между исходным и целевым языками. В этом ответе мы рассмотрим структуру модели NMT, выделив
Как RNN могут научиться обращать внимание на определенные фрагменты структурированных данных в процессе генерации?
Рекуррентные нейронные сети (RNN) широко используются в задачах генерации естественного языка (NLG), где они генерируют человекоподобный текст на основе заданных входных данных. В некоторых случаях желательно, чтобы RNN научились обращать внимание на определенные фрагменты структурированных данных в процессе генерации. Эта способность позволяет модели сосредоточиться на