Quelles sont les techniques d'interprétation des prédictions faites par un modèle d'apprentissage en profondeur ?
L'interprétation des prédictions faites par un modèle d'apprentissage en profondeur est un aspect essentiel de la compréhension de son comportement et de la compréhension des modèles sous-jacents appris par le modèle. Dans ce domaine de l'intelligence artificielle, plusieurs techniques peuvent être utilisées pour interpréter les prédictions et améliorer notre compréhension du processus de prise de décision du modèle. Un couramment utilisé
Quelle est la structure du modèle de traduction automatique neuronale ?
Le modèle de traduction automatique neuronale (NMT) est une approche basée sur l'apprentissage profond qui a révolutionné le domaine de la traduction automatique. Il a gagné en popularité en raison de sa capacité à générer des traductions de haute qualité en modélisant directement le mappage entre les langues source et cible. Dans cette réponse, nous explorerons la structure du modèle NMT, en mettant en évidence
Comment les RNN peuvent-ils apprendre à prêter attention à des éléments spécifiques de données structurées pendant le processus de génération ?
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) ont été largement utilisés dans les tâches de génération de langage naturel (NLG), où ils génèrent un texte de type humain basé sur des données d'entrée données. Dans certains cas, il est souhaitable que les RNN apprennent à prêter attention à des éléments spécifiques de données structurées pendant le processus de génération. Cette capacité permet au modèle de se concentrer sur