Hin teknîk ji bo şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modela fêrbûna kûr ve têne çêkirin çi ne?
Şîrovekirina pêşbîniyên ku ji hêla modelek fêrbûna kûr ve têne çêkirin, hêmanek bingehîn a têgihîştina tevgera wê û bidestxistina têgihîştinê ye li ser qalibên bingehîn ên ku ji hêla modelê ve hatine fêr kirin. Di vê qada Zehmetiya Hunerî de, çend teknîk dikarin werin bikar anîn da ku pêşbîniyan şîrove bikin û têgihîştina me ya pêvajoya biryardana modelê zêde bikin. Yek bi gelemperî tê bikaranîn
Struktura modela wergera makîneya neuralî çi ye?
Modela wergerandina makîneya neuralî (NMT) nêzîkatiyek li ser bingeha fêrbûna kûr e ku qada wergera makîneyê şoreş kiriye. Ew ji ber şiyana xwe ya çêkirina wergerên qalîteya bilind bi rasterast modelkirina nexşeya di navbera zimanên çavkanî û armanc de populerbûnek girîng bi dest xistiye. Di vê bersivê de, em ê strukturên modela NMT bikolin, ronî bikin
- Weşandin Îstîxbaratê ya sûnî, EITC/AI/DLTF Fêrbûna Kûr a bi TensorFlow, Afirandina chatbotek bi fêrbûna kûr, Python, û TensorFlow, Perwerdehiyek modelek, Nirxandina îmtîhanê
RNN çawa dikarin fêr bibin ku di pêvajoya hilberînê de bala xwe bidin perçeyên taybetî yên daneyên sazkirî?
Tora Neuralî ya Dubarekirî (RNN) bi berfirehî di peywirên Hilberîna Zimanê Xwezayî (NLG) de hatine bikar anîn, ku ew li ser bingeha daneya têketinê nivîsek mîna mirov çêdikin. Di hin rewşan de, tê xwestin ku RNN di pêvajoya hilberînê de fêr bibin ku bala xwe bidin perçeyên taybetî yên daneyên sazkirî. Ev şiyan dihêle ku model li ser bisekine