ভিডিও: Lstm অ্যালগরিদম কি?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী স্মৃতি ( এলএসটিএম ) একটি কৃত্রিম পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ( আরএনএন ) গভীর শিক্ষার ক্ষেত্রে ব্যবহৃত স্থাপত্য। এলএসটিএম নেটওয়ার্কগুলি টাইম সিরিজ ডেটার উপর ভিত্তি করে শ্রেণিবদ্ধকরণ, প্রক্রিয়াকরণ এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য উপযুক্ত, কারণ একটি সময় সিরিজের গুরুত্বপূর্ণ ইভেন্টগুলির মধ্যে অজানা সময়কালের ব্যবধান থাকতে পারে।
তাছাড়া, আপনি কিভাবে Lstm ব্যাখ্যা করবেন?
একটি এলএসটিএম একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক হিসাবে একটি অনুরূপ নিয়ন্ত্রণ প্রবাহ আছে. এটি তথ্যের উপর প্রেরণ করা ডেটা প্রক্রিয়া করে যখন এটি এগিয়ে প্রচার করে। পার্থক্য হল মধ্যে অপারেশন LSTM এর কোষ এই অপারেশন অনুমতি ব্যবহার করা হয় এলএসটিএম তথ্য রাখা বা ভুলে যাওয়া।
এছাড়াও, Lstm এর আউটপুট কি? দ্য আউটপুট একটি এলএসটিএম কোষ বা কোষের স্তরকে লুকানো অবস্থা বলে। এই বিভ্রান্তিকর, কারণ প্রতিটি এলএসটিএম সেল একটি অভ্যন্তরীণ অবস্থা ধরে রাখে যা নয় আউটপুট , কোষের অবস্থা বলা হয়, বা গ.
কেন, Lstm RNN থেকে ভালো?
আমরা বলতে পারি, যখন আমরা সেখান থেকে সরে যাই আরএনএন প্রতি এলএসটিএম (লং শর্ট-টার্ম মেমরি), আমরা আরও বেশি বেশি কন্ট্রোলিং নব প্রবর্তন করছি, যা প্রশিক্ষিত ওজন অনুসারে ইনপুটগুলির প্রবাহ এবং মিশ্রণকে নিয়ন্ত্রণ করে। তাই, এলএসটিএম আমাদের সবচেয়ে বেশি নিয়ন্ত্রণ-ক্ষমতা দেয় এবং এইভাবে, উত্তম ফলাফল. তবে আরও জটিলতা এবং অপারেটিং খরচ সহ আসে।
Lstm কি এক প্রকার RNN?
এলএসটিএম নেটওয়ার্ক। দীর্ঘ স্বল্পমেয়াদী মেমরি নেটওয়ার্ক - সাধারণত শুধু "LSTMs" বলা হয় - একটি বিশেষ RNN ধরনের , দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরতা শিখতে সক্ষম। স্ট্যান্ডার্ড RNN-এ, এই পুনরাবৃত্তিকারী মডিউলটির একটি খুব সাধারণ কাঠামো থাকবে, যেমন একটি একক ট্যানহ স্তর। একটি স্ট্যান্ডার্ডে পুনরাবৃত্তি মডিউল আরএনএন একটি একক স্তর রয়েছে।
প্রস্তাবিত:
কোন বাছাই অ্যালগরিদম সেরা অ্যাসিম্পোটিক জটিলতা আছে?
গাদা সাজানোর
কেন Prim এর অ্যালগরিদম কাজ করে?
কম্পিউটার বিজ্ঞানে, Prim's (Jarník's নামেও পরিচিত) অ্যালগরিদম হল একটি লোভী অ্যালগরিদম যা একটি ওজনযুক্ত অনির্দেশিত গ্রাফের জন্য একটি ন্যূনতম বিস্তৃত গাছ খুঁজে পায়। এর মানে এটি প্রান্তগুলির একটি উপসেট খুঁজে পায় যা একটি গাছ গঠন করে যাতে প্রতিটি শীর্ষবিন্দু অন্তর্ভুক্ত থাকে, যেখানে গাছের সমস্ত প্রান্তের মোট ওজন ন্যূনতম হয়
মুখ সনাক্তকরণের জন্য কোন অ্যালগরিদম সেরা?
গতির পরিপ্রেক্ষিতে, HoG কে দ্রুততম অ্যালগরিদম বলে মনে হয়, এর পরে হার ক্যাসকেড ক্লাসিফায়ার এবং CNNs। যাইহোক, ডিলিবের সিএনএনগুলি সবচেয়ে সঠিক অ্যালগরিদম হতে থাকে। HoG বেশ ভাল পারফর্ম করে কিন্তু ছোট মুখ শনাক্ত করতে কিছু সমস্যা আছে। HaarCascade ক্লাসিফায়ারগুলি সামগ্রিকভাবে HoG এর মতোই ভাল পারফর্ম করে
মাল্টিনমিয়াল নেভ বেইস অ্যালগরিদম কি?
এনএলপি সমস্যায় মাল্টিনমিয়াল নেভ বেস প্রয়োগ করা। Naive Bayes Classifier Algorithm হল সম্ভাব্য অ্যালগরিদমগুলির একটি পরিবার যা বেইসের উপপাদ্য প্রয়োগের উপর ভিত্তি করে একটি বৈশিষ্ট্যের প্রতিটি জোড়ার মধ্যে শর্তসাপেক্ষ স্বাধীনতার "নিষ্পাপ" অনুমানের সাথে
বাছাই অ্যালগরিদম কোথায় ব্যবহার করা হয়?
অ্যাপ্লিকেশন বাছাই একটি সংক্ষিপ্ত জরিপ. বাণিজ্যিক কম্পিউটিং। তথ্য অনুসন্ধান করুন. অপারেশন গবেষণা. ইভেন্ট-চালিত সিমুলেশন। সংখ্যাগত গণনা। সম্মিলিত অনুসন্ধান। প্রিমের অ্যালগরিদম এবং ডিজকস্ট্রার অ্যালগরিদম হল ক্লাসিক্যাল অ্যালগরিদম যা গ্রাফগুলি প্রক্রিয়া করে