เทคนิคใดบ้างในการตีความการคาดคะเนที่เกิดจากโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
การตีความการคาดการณ์ที่ทำโดยโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกเป็นสิ่งสำคัญในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของมันและรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบพื้นฐานที่เรียนรู้โดยโมเดล ในสาขาปัญญาประดิษฐ์นี้ สามารถใช้เทคนิคต่างๆ เพื่อตีความการคาดการณ์และเพิ่มความเข้าใจของเราเกี่ยวกับกระบวนการตัดสินใจของแบบจำลอง หนึ่งที่ใช้กันทั่วไป
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLPP Deep Learning ด้วย Python และ PyTorch, ก้าวล้ำด้วยการเรียนรู้เชิงลึก, การวิเคราะห์โมเดล, ทบทวนข้อสอบ
โครงสร้างของ Neural Machine Translation Model คืออะไร?
โมเดลการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ด้วยระบบประสาท (NMT) เป็นแนวทางการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้ปฏิวัติวงการการแปลด้วยคอมพิวเตอร์ ได้รับความนิยมอย่างมากเนื่องจากความสามารถในการสร้างการแปลคุณภาพสูงโดยการสร้างแบบจำลองการแมประหว่างภาษาต้นทางและภาษาเป้าหมายโดยตรง ในคำตอบนี้ เราจะสำรวจโครงสร้างของโมเดล NMT โดยเน้น
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/DLTF Deep Learning ด้วย TensorFlow, การสร้าง chatbot ด้วย deep learning, Python และ TensorFlow, ฝึกอบรมนางแบบ, ทบทวนข้อสอบ
RNN จะเรียนรู้ที่จะให้ความสนใจกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเฉพาะบางส่วนในระหว่างกระบวนการสร้างได้อย่างไร
Recurrent Neural Networks (RNNs) ถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในงานสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) ซึ่งสร้างข้อความเหมือนมนุษย์ตามข้อมูลอินพุตที่กำหนด ในบางกรณี เป็นที่พึงปรารถนาสำหรับ RNN ในการเรียนรู้ที่จะให้ความสนใจกับข้อมูลที่มีโครงสร้างเฉพาะบางส่วนในระหว่างกระบวนการสร้าง ความสามารถนี้ทำให้ตัวแบบสามารถโฟกัสได้
- ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, ขั้นตอนเพิ่มเติมใน Machine Learning, การสร้างภาษาตามธรรมชาติ, ทบทวนข้อสอบ