Table of Contents
এই প্রবন্ধ মূল নকশার নীতিগুলো অনুসন্ধান করে এবং ধারাবাহিক ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীগুলোর জন্য গভীর শেখার জন্য ব্যবহারিক উদাহরণ জোগায় ।
মৌলিক নকশা নীতি
সময়ের জন্য গভীরভাবে শেখার মডেলদের সতর্ক করে দেয়া দরকার ডাটা প্রি-প্রশাখা, মডেল নকশা এবং মূল্যায়নের ব্যাপারে মনোযোগ আকর্ষণের জন্য। সঠিক তথ্য নিশ্চিত করে যে মডেলটি কার্যকরভাবে শিখতে পারে। ডান স্থাপত্যের (আরএনএন) মতো, নতুন নতুন নতুন নেটওয়ার্ক (এনএনএন) অথবা ট্রান্সমিটারের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
এর ফলে, জটিল জটিল গঠনগুলো সাধারণকরণকে উন্নত করতে পারে ।
[ অধ্যয়ন প্রশ্নাবলি]
বেশ কিছু স্থাপত্যের নির্মাণকাল ধারাবাহিকের পূর্বাভাস দেয়া উপযুক্ত:
- [[F]RORENGN নেটওয়ার্ক (RNNN):[[FNORERN:[FOL] ডিজাইন করা হয়েছে, সুনির্দিষ্ট তথ্য প্রক্রিয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, অস্থায়ীভাবে ধারণ করা হবে ।
- [[F] শর্ট- কাটের মেমরি পূর্ণ করুন (LSM) [LSM] [FRRN] [FN] [FN] [RN] ধরনের একটি টাইপ যা অসঙ্গতিগত কারণে হারিয়ে যায়, দীর্ঘ সময়ের জন্য উপযুক্ত ।
- [[F][FR]] বর্তমানে নির্ধারিত বিন্যাসের সাথে সুসংগতভাবে:[FRU][FR][FO] LSTL:1] [FR] এর অনুরূপ কিন্তু একটি সহজ কাঠামো সহ দ্রুত প্রশিক্ষণ প্রদান করা হয় ।
- [[[F] টারমিনাস:[FLT] দীর্ঘ ক্রম অনুযায়ী আদর্শ সম্পর্ক স্থাপনের ক্ষেত্রে অতিরিক্ত পদ্ধতিগুলো ব্যবহার করুন ।
ব্যবহারিক উদাহরণ
ধারাবাহিক সময়ের পূর্বাভাস দেওয়ার সময় একটি গভীর শিক্ষা মডেল তৈরী করার সাথে তথ্য, মডেল নির্মাণ, প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের ক্ষেত্রে তথ্য প্রস্তুত করা, যেমন উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, টসরফ্রলো/কারারদের সাথে এলটিএম ব্যবহার করে:
প্রথমে, সুনির্দিষ্ট উইন্ডোর মাপ অনুসারে তথ্যকে স্বাভাবিক করুন এবং একটি নির্দিষ্ট উইণ্ডোর আকার নির্ধারণ করুন। এরপর LSSM মডেলটি যথাযথ ক্ষতি ও অনুক্রমের সঙ্গে এর মান সংজ্ঞায়িত করুন। ঐতিহাসিক তথ্য ও অন্যান্য প্রকার উপাত্তের উপর ভিত্তি করে আদর্শ নকশা করুন এবং অদৃশ্য তথ্য মূল্যায়ন করুন।
মেট্রিকের বদলের নম্বরের ত্রুটি (মা) অথবা রুট মিন(আরএম) এর ত্রুটির মাত্রা গণনা করতে সাহায্য করে। উত্তম দৈর্ঘ্য, স্তর, এবং শেখার হারের হার বৃদ্ধি পায়।