اکسپرس 24
ترجمه فارسی مقاله تفسیر مسئله تشخیص قصد به عنوان دینامیک در یک فضای کم بُعد

ترجمه فارسی مقاله تفسیر مسئله تشخیص قصد به عنوان دینامیک در یک فضای کم بُعد

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 37,500 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی
عنوان مقاله به انگلیسی Interpretation of the Intent Detection Problem as Dynamics in a Low-dimensional Space
عنوان مقاله به فارسی تفسیر مسئله تشخیص قصد به عنوان دینامیک در یک فضای کم بُعد
نویسندگان Eduardo Sanchez-Karhunen, Jose F. Quesada-Moreno, Miguel A. Gutiérrez-Naranjo
فرمت مقاله انگلیسی PDF
تعداد صفحات 8
دسته بندی موضوعات Machine Learning,Computation and Language,Machine Learning,یادگیری ماشین , محاسبه و زبان , یادگیری ماشین ,
توضیحات Submitted 5 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: Camera-Ready version. Accepted paper at 27th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-2024)
توضیحات به فارسی ارسال شده در 5 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: نسخه آماده دوربین.مقاله پذیرفته شده در بیست و هفتمین کنفرانس اروپایی در مورد هوش مصنوعی (ECAI-2024)

قیمت: 19,000 تومان

سفارش

با انتخاب این گزینه، علاوه بر دریافت مقاله اصلی، را نیز سفارش می‌دهید.

قیمت: 320,000 تومان

زمان تحویل: 2 تا 3 روز کاری

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

چکیده

Intent detection is a text classification task whose aim is to recognize and label the semantics behind a users query. It plays a critical role in various business applications. The output of the intent detection module strongly conditions the behavior of the whole system. This sequence analysis task is mainly tackled using deep learning techniques. Despite the widespread use of these techniques, the internal mechanisms used by networks to solve the problem are poorly understood. Recent lines of work have analyzed the computational mechanisms learned by RNNs from a dynamical systems perspective. In this work, we investigate how different RNN architectures solve the SNIPS intent detection problem. Sentences injected into trained networks can be interpreted as trajectories traversing a hidden state space. This space is constrained to a low-dimensional manifold whose dimensionality is related to the embedding and hidden layer sizes. To generate predictions, RNN steers the trajectories towards concrete regions, spatially aligned with the output layer matrix rows directions. Underlying the system dynamics, an unexpected fixed point topology has been identified with a limited number of attractors. Our results provide new insights into the inner workings of networks that solve the intent detection task.

چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)

Detent Detection یک کار طبقه بندی متن است که هدف آن تشخیص و برچسب زدن معناشناسی در پشت پرس و جو کاربران است.این نقش اساسی در برنامه های مختلف تجاری دارد.خروجی ماژول تشخیص هدف به شدت رفتار کل سیستم را شرط می بندد.این کار تجزیه و تحلیل توالی عمدتاً با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق انجام می شود.علیرغم استفاده گسترده از این تکنیک ها ، مکانیسم های داخلی که توسط شبکه ها برای حل مشکل استفاده می شود ، درک نشده است.خطوط کار اخیر مکانیسم های محاسباتی آموخته شده توسط RNN ها را از دیدگاه سیستم های دینامیکی مورد تجزیه و تحلیل قرار داده اند.در این کار ، ما بررسی می کنیم که چگونه معماری های مختلف RNN مشکل تشخیص قصد Snips را حل می کنند.احکام تزریق شده به شبکه های آموزش دیده را می توان به عنوان مسیرهایی که در یک فضای حالت پنهان طی می شود ، تفسیر کرد.این فضا به یک منیفولد کم بعدی محدود می شود که ابعاد آن مربوط به اندازه های تعبیه و لایه پنهان است.برای تولید پیش بینی ها ، RNN مسیرها را به سمت مناطق بتونی هدایت می کند ، که به طور مکانی با جهت ردیف های ماتریس لایه خروجی تراز شده است.با توجه به پویایی سیستم ، یک توپولوژی نقطه ثابت غیر منتظره با تعداد محدودی از جاذبه ها مشخص شده است.نتایج ما بینش جدیدی در مورد عملکرد درونی شبکه هایی که وظیفه تشخیص هدف را حل می کنند ، ارائه می دهد.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیق‌تر و تسلط کامل بر مباحث مجموعه‌ای از کتاب‌های آموزشی نیز ارائه می‌شود.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی.

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.