מהן כמה טכניקות לפירוש התחזיות שנעשו על ידי מודל למידה עמוקה?
פירוש התחזיות שנעשה על ידי מודל למידה עמוקה הוא היבט חיוני בהבנת התנהגותו וקבלת תובנות לגבי הדפוסים הבסיסיים שנלמד על ידי המודל. בתחום זה של בינה מלאכותית, ניתן להשתמש במספר טכניקות כדי לפרש את התחזיות ולשפר את ההבנה שלנו לגבי תהליך קבלת ההחלטות של המודל. אחד בשימוש נפוץ
- פורסם ב בינה מלאכותית, EITC/AI/DLPP למידה עמוקה עם Python ו- PyTorch, התקדמות בלימוד עמוק, ניתוח מודלים, סקירת בחינה
מהו המבנה של מודל תרגום המכונה העצבית?
מודל התרגום המכונה העצבי (NMT) הוא גישה מבוססת למידה עמוקה שחוללה מהפכה בתחום התרגום המכונה. הוא צבר פופולריות משמעותית בשל יכולתו לייצר תרגומים באיכות גבוהה על ידי מודל ישיר של המיפוי בין שפות המקור לשפות היעד. בתשובה זו, נחקור את המבנה של מודל ה-NMT, תוך הדגשה
איך RNNs יכולים ללמוד לשים לב לפריטים ספציפיים של נתונים מובנים במהלך תהליך היצירה?
רשתות עצביות חוזרות (RNNs) נמצאות בשימוש נרחב במשימות Natural Language Generation (NLG), שבהן הן מייצרות טקסט דמוי אדם על סמך נתוני קלט נתונים. במקרים מסוימים, רצוי ש-RNNs ילמדו לשים לב לחתיכות ספציפיות של נתונים מובנים במהלך תהליך היצירה. יכולת זו מאפשרת לדגם להתמקד