Kaj je problem izginjajočega gradienta?
Problem izginjajočega gradienta je izziv, ki se pojavi pri usposabljanju globokih nevronskih mrež, zlasti v kontekstu optimizacijskih algoritmov, ki temeljijo na gradientu. Nanaša se na vprašanje eksponentno padajočih gradientov, ko se med učnim procesom širijo nazaj skozi plasti globoke mreže. Ta pojav lahko bistveno ovira konvergenco
Kako celica LSTM deluje v RNN?
Celica LSTM (dolgoročni kratkoročni spomin) je vrsta arhitekture ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), ki se pogosto uporablja na področju globokega učenja za naloge, kot so obdelava naravnega jezika, prepoznavanje govora in analiza časovnih vrst. Zasnovan je posebej za reševanje problema izginjajočega gradienta, ki se pojavlja v tradicionalnih RNN, zaradi česar
- Objavljeno v Umetna inteligenca, EITC/AI/DLPTFK poglobljeno učenje s Pythonom, TensorFlowom in Kerasom, Ponavljajoče se nevronske mreže, Uvod v ponavljajoča se nevronska omrežja (RNN), Pregled izpita
Kaj je celica LSTM in zakaj se uporablja v izvedbi RNN?
Celica LSTM, okrajšava za Long Short-Term Memory cell, je temeljna komponenta ponavljajočih se nevronskih mrež (RNN), ki se uporabljajo na področju umetne inteligence. Zasnovan je posebej za reševanje problema izginjajočega gradienta, ki se pojavi pri tradicionalnih RNN, kar ovira njihovo zmožnost zajemanja dolgoročnih odvisnosti v zaporednih podatkih. V tej razlagi smo
Kakšen je namen stanja celice v LSTM?
Dolgotrajni kratkoročni spomin (LSTM) je vrsta ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), ki je pridobila veliko popularnost na področju obdelave naravnega jezika (NLP) zaradi svoje sposobnosti učinkovitega modeliranja in obdelave zaporednih podatkov. Ena ključnih komponent LSTM je stanje celice, ki igra ključno vlogo pri zajemanju
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Obdelava naravnega jezika s TensorFlow, Dolgoročni kratkoročni spomin za NLP, Pregled izpita
Kako se arhitektura LSTM sooča z izzivom zajemanja odvisnosti na dolge razdalje v jeziku?
Arhitektura dolgega kratkoročnega pomnilnika (LSTM) je vrsta ponavljajoče se nevronske mreže (RNN), ki je bila posebej zasnovana za reševanje izziva zajemanja odvisnosti na dolge razdalje v jeziku. Pri obdelavi naravnega jezika (NLP) se odvisnosti na dolge razdalje nanašajo na razmerja med besedami ali besednimi zvezami, ki so v stavku daleč narazen, vendar še vedno pomensko
Zakaj se omrežje dolgotrajnega kratkoročnega pomnilnika (LSTM) uporablja za premagovanje omejitev napovedi na podlagi bližine pri nalogah napovedovanja jezika?
Omrežje dolgega kratkoročnega pomnilnika (LSTM) se uporablja za premagovanje omejitev napovedi, ki temeljijo na bližini, v nalogah napovedovanja jezika zaradi njegove zmožnosti zajemanja dolgoročnih odvisnosti v zaporedjih. Pri nalogah napovedovanja jezika, kot je predvidevanje naslednje besede ali ustvarjanje besedila, je ključnega pomena upoštevati kontekst besed ali znakov v
Kakšne omejitve imajo RNN, ko gre za predvidevanje besedila v daljših stavkih?
Ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) so se izkazale za učinkovite pri številnih nalogah obdelave naravnega jezika, vključno s predvidevanjem besedila. Vendar pa imajo omejitve, ko gre za predvidevanje besedila v daljših stavkih. Te omejitve izhajajo iz narave RNN in izzivov, s katerimi se srečujejo pri zajemanju dolgoročnih odvisnosti. Ena od omejitev RNN je
- Objavljeno v Umetna inteligenca, Osnove EITC/AI/TFF TensorFlow, Obdelava naravnega jezika s TensorFlow, ML s ponavljajočimi se nevronskimi mrežami, Pregled izpita