Di çarçoweya hilberandina daneyên nivîsê de modela çente-ji-peyvan çawa dixebite?
Modela çente-ji-peyvan teknîkek bingehîn e di pêvajoyek zimanê xwezayî (NLP) de ku bi berfirehî ji bo hilanîna daneyên nivîsê tê bikar anîn. Ew nivîsê wekî berhevoka peyvan nîşan dide, rêziman û rêzika peyvan guh nade, û tenê li ser pirbûna peydabûna her peyvê disekine. Vê modelê îsbat kiriye ku di karên cihêreng ên NLP de bandorker e
Pêngavên ku di avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural de ji bo dabeşkirina belgeyê çi ne?
Avakirina modelek Fêrbûna Structured Neural (NSL) ji bo dabeşkirina belgeyê çend gavan vedihewîne, ku her yek di avakirina modelek bihêz û rast de girîng e. Di vê ravekirinê de, em ê di pêvajoya hûrgulî ya avakirina modelek weha de, têgihiştinek berfireh a her gavê peyda bikin. Gav 1: Amadekirina daneyan Pêngava yekem komkirin û komkirin e
Fêrbûna Structured Neural çawa di dabeşkirina belgeyê de agahdariya vegotinê ji grafiya xwezayî digire?
Fêrbûna Structured Neural (NSL) çarçoveyek e ku ji hêla Lêkolîna Google ve hatî pêşve xistin ku perwerdehiya modelên fêrbûna kûr bi karanîna agahdariya birêkûpêk di forma grafikan de zêde dike. Di çarçoweya dabeşkirina belgeyê de, NSL agahdariya vegotinê ji grafek xwezayî bikar tîne da ku rastbûn û bihêzbûna peywira dabeşkirinê baştir bike. Grafikek xwezayî