深層学習モデルによって行われた予測を解釈するためのテクニックにはどのようなものがありますか?
日曜日、13 8月2023
by EITCAアカデミー
深層学習モデルによって行われた予測を解釈することは、その動作を理解し、モデルによって学習された基礎的なパターンについての洞察を得るために不可欠な側面です。 この人工知能の分野では、予測を解釈し、モデルの意思決定プロセスについての理解を深めるためにいくつかの手法を使用できます。 よく使われるXNUMXつ
ニューラル機械翻訳モデルの構造は何ですか?
火曜日、08 8月2023
by EITCAアカデミー
ニューラル機械翻訳 (NMT) モデルは、機械翻訳の分野に革命をもたらした深層学習ベースのアプローチです。 ソース言語とターゲット言語間のマッピングを直接モデル化することで高品質の翻訳を生成できるため、非常に人気があります。 この回答では、NMT モデルの構造を詳しく説明します。
RNN は生成プロセス中に構造化データの特定の部分に注意を払うことをどのようにして学習できるのでしょうか?
水曜日、02 8月2023
by EITCAアカデミー
リカレント ニューラル ネットワーク (RNN) は、与えられた入力データに基づいて人間のようなテキストを生成する自然言語生成 (NLG) タスクで広く使用されています。 場合によっては、RNN が生成プロセス中に構造化データの特定の部分に注意を払うことを学習することが望ましい場合があります。 この機能により、モデルは次のことに集中できます。