گہرے سیکھنے کے ماڈل کے ذریعے کی گئی پیشین گوئیوں کی تشریح کے لیے کچھ تکنیکیں کیا ہیں؟
گہرے سیکھنے کے ماڈل کے ذریعے کی گئی پیشین گوئیوں کی تشریح اس کے رویے کو سمجھنے اور ماڈل کے ذریعے سیکھے گئے بنیادی نمونوں کی بصیرت حاصل کرنے کا ایک لازمی پہلو ہے۔ مصنوعی ذہانت کے اس شعبے میں، پیشین گوئیوں کی تشریح اور ماڈل کے فیصلہ سازی کے عمل کے بارے میں ہماری سمجھ کو بڑھانے کے لیے کئی تکنیکوں کا استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ایک عام استعمال ہوتا ہے۔
نیورل مشین ٹرانسلیشن ماڈل کی ساخت کیا ہے؟
نیورل مشین ٹرانسلیشن (NMT) ماڈل ایک گہری سیکھنے پر مبنی نقطہ نظر ہے جس نے مشینی ترجمہ کے شعبے میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ اس نے ماخذ اور ہدف کی زبانوں کے درمیان نقشہ سازی کو براہ راست ماڈلنگ کرکے اعلیٰ معیار کے تراجم پیدا کرنے کی صلاحیت کی وجہ سے خاصی مقبولیت حاصل کی ہے۔ اس جواب میں، ہم روشنی ڈالتے ہوئے، NMT ماڈل کی ساخت کو تلاش کریں گے۔
- میں شائع مصنوعی ذہانت, ای آئی ٹی سی/اے آئی/ڈی ایل ٹی ایف ڈیپ لرننگ ٹینسرفلو کے ساتھ, گہری سیکھنے ، ازگر اور ٹینسرفلو کے ساتھ چیٹ بوٹ بنانا, ایک ماڈل کی تربیت, امتحان کا جائزہ
RNN کس طرح سیکھ سکتے ہیں کہ جنریشن کے عمل کے دوران ساختی ڈیٹا کے مخصوص ٹکڑوں پر توجہ دی جائے؟
ریکرنٹ نیورل نیٹ ورکس (RNNs) کو نیچرل لینگویج جنریشن (NLG) کے کاموں میں بڑے پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے، جہاں وہ دیے گئے ان پٹ ڈیٹا کی بنیاد پر انسان جیسا متن تیار کرتے ہیں۔ کچھ معاملات میں، RNNs کے لیے یہ ضروری ہے کہ وہ جنریشن کے عمل کے دوران سٹرکچرڈ ڈیٹا کے مخصوص ٹکڑوں پر توجہ دینا سیکھیں۔ یہ صلاحیت ماڈل کو توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتی ہے۔