Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах ямар арга техник байдаг вэ?
Гүнзгий сургалтын загвараар хийсэн таамаглалыг тайлбарлах нь түүний зан төлөвийг ойлгох, тухайн загварт суралцсан үндсэн хэв маягийн талаар ойлголттой болох чухал тал юм. Хиймэл оюун ухааны энэ салбарт таамаглалыг тайлбарлах, загварын шийдвэр гаргах үйл явцын талаарх бидний ойлголтыг сайжруулах хэд хэдэн арга техникийг ашиглаж болно. Түгээмэл хэрэглэгддэг нэг
Мэдрэлийн машин орчуулгын загвар ямар бүтэцтэй вэ?
Мэдрэлийн машин орчуулга (NMT) загвар нь машин орчуулгын салбарт хувьсгал хийсэн гүнзгий суралцахад суурилсан арга юм. Энэ нь эх хэл болон зорилтот хэл хоорондын зураглалыг шууд загварчлах замаар өндөр чанартай орчуулга хийх чадвараараа ихээхэн алдартай болсон. Энэ хариултанд бид NMT загварын бүтцийг судалж, тодруулна
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, TensorFlow ашиглан EITC/AI/DLTF гүнзгийрүүлэн судлах, Гүнзгий мэдлэг, Python, TensorFlow ашиглан чатбот үүсгэх, Загвар сургах, Шалгалтын тойм
Үүсгэх явцад RNN нь бүтэцлэгдсэн өгөгдлийн тодорхой хэсгүүдэд хэрхэн анхаарлаа хандуулж сурах вэ?
Давтагдах мэдрэлийн сүлжээ (RNN) нь байгалийн хэл үүсгэх (NLG) даалгавруудад өргөн хэрэглэгддэг бөгөөд тэдгээр нь өгөгдсөн оролтын өгөгдөл дээр үндэслэн хүнтэй төстэй текст үүсгэдэг. Зарим тохиолдолд RNN нь үүсгэх явцад бүтэцлэгдсэн өгөгдлийн тодорхой хэсгүүдэд анхаарлаа хандуулж сурах нь зүйтэй юм. Энэ чадвар нь загварт анхаарлаа төвлөрүүлэх боломжийг олгодог
- онд хэвлэгдсэн Хиймэл оюун, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Машин суралцах цаашдын алхамууд, Байгалийн хэлийг бий болгох, Шалгалтын тойм