हराइरहेको ग्रेडियन्ट समस्या के हो?
हराइरहेको ढाँचा समस्या एउटा चुनौती हो जुन गहिरो न्यूरल नेटवर्कहरूको प्रशिक्षणमा उत्पन्न हुन्छ, विशेष गरी ग्रेडियन्ट-आधारित अप्टिमाइजेसन एल्गोरिदमको सन्दर्भमा। यसले सिकाइ प्रक्रियाको क्रममा गहिरो सञ्जालको तहहरू मार्फत पछाडिको रूपमा प्रचार गर्ने रूपमा घट्दो ढाँचाको मुद्दालाई जनाउँछ। यो घटनाले अभिसरणमा बाधा पुर्याउन सक्छ
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/GCML गुगल क्लाउड मेशिन शिक्षा, मेशिन लर्निंगमा पहिलो चरणहरू, डीप न्यूरल नेटवर्क र अनुमानकर्ताहरू
LSTM सेलले RNN मा कसरी काम गर्छ?
एक LSTM (लामो छोटो-अवधि मेमोरी) सेल पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) वास्तुकला को एक प्रकार हो जुन प्राकृतिक भाषा प्रशोधन, बोली पहिचान, र समय श्रृंखला विश्लेषण जस्ता कार्यहरु को लागी गहिरो शिक्षा को क्षेत्र मा व्यापक रूप देखि प्रयोग गरिन्छ। यो विशेष गरी परम्परागत RNNs मा हुने हराउने ढाँचा समस्यालाई सम्बोधन गर्न डिजाइन गरिएको हो, जसले
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLPTFK पाइथन, टेन्सरफ्लो र केरास संग गहन अध्ययन, बारम्बार न्यूरल नेटवर्कहरू, पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) को परिचय, परीक्षा समीक्षा
LSTM सेल के हो र यो RNN कार्यान्वयनमा किन प्रयोग गरिन्छ?
LSTM सेल, लामो छोटो-अवधि मेमोरी सेलको लागि छोटो, कृत्रिम बुद्धिमत्ताको क्षेत्रमा प्रयोग हुने पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNNs) को एक आधारभूत घटक हो। यो विशेष गरी परम्परागत RNNs मा उत्पन्न हुने हराउने ढाँचा समस्यालाई सम्बोधन गर्न डिजाइन गरिएको हो, जसले क्रमिक डेटामा दीर्घकालीन निर्भरताहरू कब्जा गर्ने उनीहरूको क्षमतालाई बाधा पुर्याउँछ। यस व्याख्यामा, हामी
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/DLTF दीप शिक्षण टेन्सरफ्लो संग, टेन्सरफ्लोमा पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू, टेन्सरफ्लोमा RNN उदाहरण, परीक्षा समीक्षा
LSTM मा सेल राज्य को उद्देश्य के हो?
लङ शर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) को एक प्रकार हो जसले प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) को क्षेत्रमा प्रभावकारी रूपमा मोडेल र अनुक्रमिक डेटा प्रक्रिया गर्ने क्षमताको कारणले महत्त्वपूर्ण लोकप्रियता प्राप्त गरेको छ। LSTM को प्रमुख घटकहरू मध्ये एक सेल राज्य हो, जसले कब्जा गर्न महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, NLP का लागी लामो छोटो अवधि का मेमोरी, परीक्षा समीक्षा
LSTM वास्तुकलाले भाषामा लामो-दूरी निर्भरताहरू कब्जा गर्ने चुनौतीलाई कसरी सम्बोधन गर्छ?
लामो छोटो अवधि मेमोरी (LSTM) आर्किटेक्चर एक प्रकारको पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्क (RNN) हो जुन विशेष गरी भाषामा लामो-दूरी निर्भरताहरू कब्जा गर्ने चुनौतीलाई सम्बोधन गर्न डिजाइन गरिएको हो। प्राकृतिक भाषा प्रशोधन (NLP) मा, लामो दूरीको निर्भरताले शब्द वा वाक्यांशहरू बीचको सम्बन्धलाई जनाउँछ जुन वाक्यमा धेरै टाढा छन् तर अझै पनि अर्थपूर्ण रूपमा छन्।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, NLP का लागी लामो छोटो अवधि का मेमोरी, परीक्षा समीक्षा
किन लामो छोटो अवधि मेमोरी (LSTM) नेटवर्क भाषा भविष्यवाणी कार्यहरूमा निकटता-आधारित भविष्यवाणीहरूको सीमितता हटाउन प्रयोग गरिन्छ?
लामो छोटो-समय मेमोरी (LSTM) नेटवर्क भाषा भविष्यवाणी कार्यहरूमा निकटता-आधारित भविष्यवाणीहरूको सीमालाई पार गर्न प्रयोग गरिन्छ किनभने यसको अनुक्रमहरूमा लामो-दायरा निर्भरताहरू क्याप्चर गर्ने क्षमताको कारण। अर्को शब्द भविष्यवाणी वा पाठ उत्पादन जस्ता भाषा भविष्यवाणी कार्यहरूमा, शब्द वा वर्णहरूको सन्दर्भलाई विचार गर्न महत्त्वपूर्ण छ।
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कको साथ ML, परीक्षा समीक्षा
लामो वाक्यमा पाठ भविष्यवाणी गर्ने कुरामा RNN हरू के सीमितता हुन्छ?
पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कहरू (RNNs) पाठ भविष्यवाणी सहित धेरै प्राकृतिक भाषा प्रशोधन कार्यहरूमा प्रभावकारी साबित भएका छन्। यद्यपि, तिनीहरूसँग सीमितताहरू छन् जब यो लामो वाक्यहरूमा पाठ भविष्यवाणी गर्न आउँछ। यी सीमितताहरू RNN को प्रकृति र उनीहरूले दीर्घकालीन निर्भरताहरू कब्जा गर्न सामना गर्ने चुनौतीहरूबाट उत्पन्न हुन्छन्। RNN को एक सीमा हो
- मा प्रकाशित कृत्रिम खुफिया, EITC/AI/TFF टेन्सरफ्लो फंडामेंटलहरू, टेन्सरफ्लोको साथ प्राकृतिक भाषा प्रोसेसिंग, पुनरावर्ती न्यूरल नेटवर्कको साथ ML, परीक्षा समीक्षा