Наш блог
Адкрыйце для сябе апошнія тэндэнцыі ў галіне кібербяспекі, навукі дадзеных, штучнага інтэлекту, дызайну UX/UI і распрацоўкі вэб -Інтэрнэту. Знайдзіце парады і практычныя рэкамендацыі ад нашай каманды, прачытаўшы нашы артыкулы.
Afrikaans Azərbaycan dili Беларуская ⵜⴼⵏⵗ Català Čeština Dansk Deutsch Ελληνική English Español Euskara Suomi Français Gaeilge Galego Magyar Հայերեն Bahasa Indonesia Italiano 日本語 조선말 Кыргызча Lietuvių kalba Latviešu valoda Dutch Norsk Polski Português Română Pусский Slovenský Slovenščina Svenska ภาษาไทย Wikang Filipino Türkçe Ukrainska Tiếng Việt 汉语
September 24, 2024
Роля нармалізацыі даўжыні ў пошуку прамяня і генерацыі паслядоўнасці
У гэтым артыкуле разглядаюцца праблемы, звязаныя з прадузятасцю даўжыні, ілюструецца, як нармалізацыя даўжыні карэктуе ацэнку для садзейнічання справядлівай ацэнцы і ранжыраванню ў розных даўжынях паслядоўнасці
Нармалізацыя даўжыні ў НЛП
тэхніка прамянёвага пошуку
September 24, 2024
Алгарытм пошуку прамяня ў кантэксце задач апрацоўкі натуральнай мовы і генерацыі паслядоўнасці
Гэты артыкул супрацьпастаўляе скрупулёзны падыход прамянёвага пошуку, які дазваляе даследаваць некалькі паслядоўнасцей, супраць простага шляху прагнага дэкадавання, выбіраючы найбольш верагоднае слова на кожным кроку.
Генерацыя паслядоўнасці NLP
алгарытм пошуку прамянёў
September 24, 2024
Кампраміс паміж разнастайнасцю і дакладнасцю ў кантэксце прамянёвага пошуку
Даведайцеся, як рэгуляванне шырыні прамяня ўплывае на разнастайнасць і дакладнасць вынікаў, дапамагаючы знайсці ідэальны баланс для вашых прыкладанняў штучнага інтэлекту. Ідэальна падыходзіць для даследчыкаў, распрацоўшчыкаў і энтузіястаў штучнага інтэлекту, якія імкнуцца палепшыць прадукцыйнасць мадэлі і якасць вываду.
Аптымізацыя прамянёвага пошуку
разнастайнасць генерацыі паслядоўнасці AI
September 24, 2024
Роля зондаў лінейнага класіфікатара ў аналізе глыбокіх нейронавых сетак
Гэта кіраўніцтва даследуе, як даданне простага лінейнага класіфікатара да прамежкавых слаёў можа выявіць закадзіраваную інфармацыю і функцыі, важныя для розных задач. Даведайцеся аб канструкцыі, выкарыстанні і разуменні, атрыманым з дапамогай лінейных зондаў, разам з іх абмежаваннямі і праблемамі.
Зонды лінейнага класіфікатара
пласты нейроннай сеткі
September 24, 2024
Супрацьпастаўляльнае навучанне ў кантэксце саманагляднага навучання рэпрэзентацыі
Даследуйце пераўтваральную сілу кантраснага навучання, перадавой методыкі самакантролю для стварэння значных прадстаўленняў даных без пазначаных набораў даных.
Кантрастыўнае навучанне
самакантраляванае навучанне
September 24, 2024
Кадаванне пары байтаў (BPE) у апрацоўцы натуральнай мовы (NLP)
У гэтым кіраўніцтве разглядаецца метадалогія BPE, ад першапачатковай сегментацыі на аснове сімвалаў да складанай працы са словамі, якія не ўваходзяць у слоўнікавы запас, марфалагічнымі варыянтамі і рэдкімі словамі.
Токенізацыя BPE NLP
апрацоўка OOV з кадаваннем пары байтаў
September 24, 2024
Стратэгіі перакрыжаванай праверкі для кожнага спецыяліста па апрацоўцы дадзеных
Акуніцеся ў свет перакрыжаванай праверкі K-Fold і Leave-One-Out, каб даведацца, як гэтыя метады могуць значна палепшыць прадукцыйнасць вашай мадэлі, прадухіліць празмернае абсталяванне і забяспечыць надзейнае абагульненне новых даных.
Метады перакрыжаванай праверкі
павышэнне дакладнасці мадэлі
September 24, 2024
Разуменне памылкі абагульнення ў мадэлях машыннага навучання
Вывучыце стратэгіі пошуку правільнага балансу паміж складанасцю мадэлі і прадукцыйнасцю.
Кампраміс зрушэння-дысперсіі
памылка абагульнення