Наш блог
Відкрийте для себе останні тенденції в галузі кібербезпеки, науки про дані, штучного інтелекту, дизайну UX/UI та веб -розробки. Знайдіть поради та практичні вказівки від нашої команди, прочитавши наші статті.
May 30, 2024
Кодування пари байтів (BPE) в обробці природної мови (NLP)
Цей посібник заглиблюється в методологію BPE, починаючи з початкової сегментації на основі символів і закінчуючи складною обробкою слів, які не входять у словниковий запас, морфологічних варіацій і рідкісних слів.
Токенізація BPE NLP
обробка OOV з кодуванням пари байтів
May 30, 2024
Роль нормалізації довжини в пошуку променя та генерації послідовності
У цій статті розглядаються проблеми, пов’язані з упередженнями довжини, ілюструється, як нормалізація довжини коригує оцінку, щоб сприяти чесному оцінюванню та ранжуванню для різних довжин послідовності
Нормалізація довжини в НЛП
Техніка пошуку променя
May 30, 2024
Компроміс між різноманітністю та точністю в контексті пошуку за променем
Дізнайтеся, як регулювання ширини променя впливає на різноманітність і точність результатів, допомагаючи вам знайти ідеальний баланс для ваших програм ШІ. Ідеально підходить для дослідників, розробників і ентузіастів штучного інтелекту, які прагнуть покращити продуктивність моделі та якість виведення.
Оптимізація пошуку за променем
різноманітність генерації послідовностей AI
May 30, 2024
Алгоритм пошуку променя в контексті завдань обробки природної мови та генерації послідовності
Ця стаття протиставляє ретельний підхід пошуку за променем, що дозволяє досліджувати кілька послідовностей, проти прямолінійного шляху жадібного декодування, вибираючи найімовірніше слово на кожному кроці.
Генерація послідовності NLP
Алгоритм пошуку Beam
May 30, 2024
Механізм самоуважності в нейронних мережах
Ця стаття містить вичерпний огляд того, як самоувага дозволяє нейронним мережам визначати пріоритети відповідної інформації в послідовностях, підвищуючи їх здатність вивчати довгострокові залежності.
Пояснення механізму самоуважності
поглиблені моделі трансформаторів
May 30, 2024
Стратегії перехресної перевірки для кожного спеціаліста з даних
Пориньте у світ K-Fold і Leave-One-Out Cross-Validation, щоб дізнатися, як ці методи можуть значно покращити продуктивність вашої моделі, запобігти переобладнанню та забезпечити надійне узагальнення нових даних.
Методи перехресної перевірки
підвищення точності моделі
May 30, 2024
Суміш експертів з машинного навчання
Дізнайтеся про шлюзові мережі, мережі експертів, ідеальні сценарії та виклики, щоб забезпечити ефективне впровадження цієї потужної структури.
Міністерство економіки
GatingNetwork
May 30, 2024
Розуміння помилки узагальнення в моделях машинного навчання
Вивчіть стратегії досягнення правильного балансу між складністю моделі та продуктивністю.
Компроміс зміщення та дисперсії
помилка узагальнення
