Алга болсон градиентийн асуудал юу вэ?
Алга болсон градиент асуудал нь гүн мэдрэлийн сүлжээг сургахад, ялангуяа градиент дээр суурилсан оновчлолын алгоритмын хүрээнд тулгардаг бэрхшээл юм. Энэ нь сургалтын явцад гүн сүлжээний давхаргуудаар арагшаа тархах градиентууд нь экспоненциал багасах асуудлыг хэлдэг. Энэ үзэгдэл нь нэгдмэл байдалд ихээхэн саад учруулж болзошгүй юм
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машины сургалтын эхний алхамууд, Гүн мэдрэлийн сүлжээ ба тооцоологчид
RNN-д LSTM эс хэрхэн ажилладаг вэ?
LSTM (Long Short-Term Memory) эс нь байгалийн хэлийг боловсруулах, яриа таних, цаг хугацааны цувралын шинжилгээ зэрэг ажлуудад гүн гүнзгий суралцах чиглэлээр өргөн хэрэглэгддэг давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) архитектурын нэг төрөл юм. Энэ нь уламжлалт RNN-д тохиолддог алга болох градиент асуудлыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан бөгөөд үүнийг хийдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, Python, TensorFlow, Keras-тай EITC/AI/DLPTFK Deep Learning, Давтан мэдрэлийн сүлжээ, Давтан мэдрэлийн сүлжээнүүдийн танилцуулга (RNN), Шалгалтын тойм
LSTM нүд гэж юу вэ, яагаад үүнийг RNN хэрэгжүүлэхэд ашигладаг вэ?
LSTM эс нь Long Short-Term Memory cell гэсэн үгийн товчлол бөгөөд хиймэл оюун ухааны салбарт ашиглагддаг давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) үндсэн бүрэлдэхүүн хэсэг юм. Энэ нь уламжлалт RNN-д үүсдэг алга болох градиентийн асуудлыг шийдвэрлэхэд зориулагдсан бөгөөд энэ нь дараалсан өгөгдөлд урт хугацааны хамаарлыг олж авахад саад болдог. Энэхүү тайлбарт бид
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, TensorFlow дахь байнгын мэдрэлийн сүлжээ, Tensorflow дахь RNN жишээ, Шалгалтын тойм
LSTM дахь эсийн төлөвийн зорилго юу вэ?
Урт богино хугацааны ой санамж (LSTM) нь дараалсан өгөгдлийг үр дүнтэй загварчлах, боловсруулах чадвараараа Байгалийн хэлний боловсруулалтын (NLP) салбарт ихээхэн алдартай болсон давтагдах мэдрэлийн сүлжээний (RNN) нэг төрөл юм. LSTM-ийн гол бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн нэг нь эсийн төлөв байдал бөгөөд энэ нь барьж авахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, NLP-ийн богино хугацааны ой санамж, Шалгалтын тойм
LSTM архитектур нь хэл дээрх алсын зайн хамаарлыг олж авах сорилтыг хэрхэн шийдвэрлэх вэ?
Урт богино хугацааны санах ой (LSTM) архитектур нь хэл дээрх алсын зайн хамаарлыг тогтоох сорилтыг шийдвэрлэх зорилгоор тусгайлан бүтээгдсэн давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) юм. Байгалийн хэлний боловсруулалтад (NLP) алсын зайн хамаарал гэдэг нь өгүүлбэр дэх бие биенээсээ хол байгаа боловч утгын хувьд хэвээр байгаа үг, хэллэгийн хоорондын хамаарлыг илэрхийлдэг.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, NLP-ийн богино хугацааны ой санамж, Шалгалтын тойм
Урт богино хугацааны санах ой (LSTM) сүлжээг яагаад хэлний таамаглалын даалгавруудад ойртсон таамаглалын хязгаарлалтыг даван туулахад ашигладаг вэ?
Урт богино хугацааны санах ойн сүлжээ (LSTM) нь урт хугацааны хамаарлыг дарааллаар нь барьж чаддаг тул хэлний таамаглалын даалгавруудад ойртсон таамаглалын хязгаарлалтыг даван туулахад ашиглагддаг. Дараагийн үгийг таамаглах эсвэл текст үүсгэх зэрэг хэлийг урьдчилан таамаглах ажилд тухайн үг эсвэл тэмдэгтийн контекстийг анхаарч үзэх нь маш чухал юм.
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Давтан мэдрэлийн сүлжээ бүхий ML, Шалгалтын тойм
Урт өгүүлбэрт текстийг урьдчилан таамаглахад RNN-д ямар хязгаарлалт байдаг вэ?
Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) нь текстийг таамаглах зэрэг байгалийн хэлийг боловсруулах олон ажилд үр дүнтэй болох нь батлагдсан. Гэсэн хэдий ч тэд урт өгүүлбэрт текстийг урьдчилан таамаглахад хязгаарлалттай байдаг. Эдгээр хязгаарлалтууд нь RNN-ийн мөн чанар болон урт хугацааны хамаарлыг олж авахад тулгарч буй бэрхшээлүүдээс үүдэлтэй. RNN-ийн нэг хязгаарлалт нь
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals, TensorFlow ашиглан байгалийн хэл боловсруулах, Давтан мэдрэлийн сүлжээ бүхий ML, Шалгалтын тойм