Table of Contents
নতুন নেটওয়ার্কগুলো ধারাবাহিকের তথ্যের জন্য ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়, কারণ সেগুলো মডেল বিন্যাসের জটিল নকশার জন্য নিজেদের ক্ষমতার ওপর ভিত্তি করে ধারাবাহিক তথ্যের তথ্য ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ।
মৌলিক নীতি
ধারাবাহিক ধারাবাহিকের কার্যকারী নেটওয়ার্কগুলোকে অস্থায়ী নির্ভরতা এবং বিন্যাসকে ধারণ করতে হবে ।
সাধারণ নিউরোস্ট্রেশন নেটওয়ার্ক অনুক্রম
বেশ কিছু স্থাপত্য ধারাবাহিক সিরিজের পূর্বাভাসে জনপ্রিয়:
- [[F] [FRNOREN নেটওয়ার্ক:[RNNNNN:[FRN] অভ্যন্তরীণ দেশগুলোর মাধ্যমে নির্ধারিত তথ্য প্রসেস করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে ।
- [[F] শর্ট- কাটের মেমরি পূর্ণ করা হবে [LSM] [FRENG] [FONG] একটি উন্নত রূপ যা অসঙ্গতিবিহীন সমস্যাগুলোকে নির্মূল করে দেয় ।
- [[F][F] CRIOPCTPCILY:[FO][FO][F00][F প্রথম] এর অনুরূপ কিন্তু একটি সহজ কাঠামো সহ নির্মিত হয়েছে।
- [[F] Collphorput নেটওয়ার্ক (TISCTUN)[FRECT][FOPL] মডেল হতে একটি কনস্ট্রিগত স্তর ব্যবহার করুন ।
বিবেচনা করুন
টাইম সিরিজের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ডিজাইন করলে নিচের বিষয়গুলো বিবেচনা করা হবে:
- [[FLT]: ইনপুট উইন্ডো মাপ:[[F][FLT] দ্বারা চিহ্নিত বিন্যাসের সুনির্দিষ্ট তথ্য কতগুলো ব্যাক- আপ নির্ধারণ করে।
- [[F] নেটওয়ার্ক ডেপথ এবং প্রস্থ:[FLT] জটিলতা এবং গুণগত মান হিসাব করা যায় না ।
- [[F] রেগুলার এক্সপ্রেশন:][FLT][FLT] s] tectachmentss যেমন ড্রপআউট আপ করা প্রতিরোধ করতে চায় ।
- [[F] ডাটা গুণিং এর মান:[[F][FLT] [FLT] নিশ্চিত করুন যে মডেলটির অর্থপূর্ণ নকশা রয়েছে।