ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரியின் மூலம் கணிப்புகளை விளக்குவதற்கான சில நுட்பங்கள் யாவை?
ஒரு ஆழமான கற்றல் மாதிரியால் செய்யப்பட்ட கணிப்புகளை விளக்குவது அதன் நடத்தையைப் புரிந்துகொள்வதற்கும் மாதிரியால் கற்றுக் கொள்ளப்பட்ட அடிப்படை வடிவங்களைப் பற்றிய நுண்ணறிவுகளைப் பெறுவதற்கும் இன்றியமையாத அம்சமாகும். இந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில், கணிப்புகளை விளக்குவதற்கும், மாதிரியின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறையைப் பற்றிய நமது புரிதலை மேம்படுத்துவதற்கும் பல நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம். பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒன்று
நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மாதிரியின் அமைப்பு என்ன?
நரம்பியல் இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு (NMT) மாதிரியானது ஆழ்ந்த கற்றல் அடிப்படையிலான அணுகுமுறையாகும், இது இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு துறையில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. மூல மற்றும் இலக்கு மொழிகளுக்கு இடையே வரைபடத்தை நேரடியாக மாதிரியாக்குவதன் மூலம் உயர்தர மொழிபெயர்ப்புகளை உருவாக்கும் திறனின் காரணமாக இது குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது. இந்த பதிலில், NMT மாதிரியின் கட்டமைப்பை ஆராய்வோம், சிறப்பம்சமாக
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/DLTF டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஆழமான கற்றல், ஆழ்ந்த கற்றல், பைதான் மற்றும் டென்சர்ஃப்ளோவுடன் ஒரு சாட்போட்டை உருவாக்குதல், ஒரு மாதிரி பயிற்சி, தேர்வு ஆய்வு
உருவாக்கச் செயல்பாட்டின் போது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளின் குறிப்பிட்ட பகுதிகளுக்கு கவனம் செலுத்த RNNகள் எவ்வாறு கற்றுக்கொள்ளலாம்?
இயற்கை மொழி உருவாக்கம் (NLG) பணிகளில் மீண்டும் மீண்டும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNs) பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன, அங்கு அவை கொடுக்கப்பட்ட உள்ளீட்டுத் தரவின் அடிப்படையில் மனிதனைப் போன்ற உரையை உருவாக்குகின்றன. சில சந்தர்ப்பங்களில், உருவாக்கச் செயல்பாட்டின் போது கட்டமைக்கப்பட்ட தரவுகளின் குறிப்பிட்ட பகுதிகளுக்கு கவனம் செலுத்த RNNகள் கற்றுக்கொள்வது விரும்பத்தக்கது. இந்த திறன் மாதிரி கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது