Table of Contents
এই ধরনের তথ্যকে কার্যকর করার জন্য বিভিন্ন ধরনের তথ্য প্রয়োজন, যেগুলো অস্থায়ীভাবে নির্ভরতা এবং বিন্যাসকে ধারণ করে ।
নতুন নেটওয়ার্ক (RNNN)
রি- নিউরাল নেটওয়ার্ক হচ্ছে নিউরাল নেটওয়ার্ক। তারা তথ্যকে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য তৈরি করা তথ্যকে নিয়ন্ত্রণ করার জন্য তৈরি করা হয়েছে। তারা এমন একটি তথ্যকে প্রক্রিয়া করে যা পূর্ববর্তী ইনপুট থেকে তথ্য সংগ্রহ করে। এটি নতুন করে কাঠামোগতভাবে কাঠামোগতভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে পারে।
তবে, সাধারণ আরএনএনরা এমন বিষয় যেমন হারিয়ে যাওয়া সংখ্যা ভোগ করতে পারে, যার ফলে দীর্ঘ মেয়াদী নির্ভরতা অর্জনের ক্ষমতা সীমিত হয়ে পড়ে।
ক্রমপর্যায়ের ক্রমবর্তনশীলতার জন্য টেকনেটিকক
বেশ কিছু কৌশল তথ্যকে কেন্দ্র করে নিউরাল নেটওয়ার্কের দক্ষতাকে বৃদ্ধি করে:
- [[F] কমপ্ল্যানশনসমূহ:[[F] অনুক্রমের প্রাসঙ্গিক অংশের উপর মনোযোগ প্রদান করে মডেলকে অনুমতি দিন, প্রাসঙ্গিক বোধগম্যতার উন্নতি
- [[F][FLT][FNN][FO]] পূর্ববর্তী এবং ভবিষ্যৎ কনটেক্সটকে ধারণ করতে সকল তথ্যের সাহায্যে পূর্ববর্তী এবং ভবিষ্যৎ-এ তথ্য প্রেরিত হবে। [[F]
- [[F] [F] scrraymentst.0] coscrible fet:[FLT] প্রসেসের বিভিন্ন অংশের ক্রম সমন্বয়সাধনের প্রণালী: 1 [FLT]
- [[F] Colphorpless নেটওয়ার্ক (TISCents):[FRECT] সাদৃশ্যের মাত্রা সহ অপ্রত্যাশিত অনুক্রম ব্যবহার করুন অনুক্রমের সাথে সুসংগত ক্ষমতাসহ ।
ব্যবহারিক উদাহরণ: ভাষা ব্যবহার করা হচ্ছে
ভাষার মডেলে, নিউরাল নেটওয়ার্ক আগের শব্দ নিয়ে ভবিষ্যদ্বাণী করে। একটি LSTM ভিত্তিক মডেল ভাষা শেখার জন্য টেক্সট প্যাটার্ন শেখার জন্য পাঠ্যচিত্র প্রশিক্ষণ দিতে পারে। এর মধ্যে শব্দকে অনুবাদ করা, অনুবাদ করা, অনুবাদ করা এবং সেগুলোকে নেটওয়ার্কে এর মধ্যে সীমাবদ্ধ করা যায়।
প্রশিক্ষণ দেওয়ার সময়, মডেল তার ওজনকে পূর্বাভাস দেওয়ার ভুলগুলোকে সমন্বয় করে ।