மறைந்து வரும் சாய்வு பிரச்சனை என்றால் என்ன?
மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கல் என்பது ஆழமான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சியில் எழும் ஒரு சவாலாகும், குறிப்பாக சாய்வு அடிப்படையிலான தேர்வுமுறை வழிமுறைகளின் பின்னணியில். கற்றல் செயல்பாட்டின் போது ஆழமான நெட்வொர்க்கின் அடுக்குகள் மூலம் பின்னோக்கிப் பரவுவதால், அதிவேகமாக குறைந்து வரும் சாய்வுகளின் சிக்கலை இது குறிக்கிறது. இந்த நிகழ்வு குறிப்பிடத்தக்க வகையில் ஒன்றிணைவதைத் தடுக்கலாம்
RNN இல் LSTM செல் எவ்வாறு செயல்படுகிறது?
LSTM (நீண்ட குறுகிய கால நினைவாற்றல்) செல் என்பது ஒரு வகையான தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க் (RNN) கட்டமைப்பாகும், இது இயற்கையான மொழி செயலாக்கம், பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு போன்ற பணிகளுக்கு ஆழ்ந்த கற்றல் துறையில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது. பாரம்பரிய RNN களில் ஏற்படும் மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கலைத் தீர்க்க இது குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, பைத்தான், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் கெராஸுடன் EITC/AI/DLPTFK ஆழமான கற்றல், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ஆர்.என்.என்) அறிமுகம், தேர்வு ஆய்வு
LSTM செல் என்றால் என்ன, அது ஏன் RNN செயலாக்கத்தில் பயன்படுத்தப்படுகிறது?
நீண்ட குறுகிய கால நினைவாற்றல் செல் என்பதன் சுருக்கமான LSTM செல், செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் பயன்படுத்தப்படும் தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் (RNNs) அடிப்படை அங்கமாகும். பாரம்பரிய RNN களில் எழும் மறைந்து வரும் சாய்வு சிக்கலைத் தீர்க்க இது குறிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இது தொடர்ச்சியான தரவுகளில் நீண்ட கால சார்புகளைப் பிடிக்கும் திறனைத் தடுக்கிறது. இந்த விளக்கத்தில், நாங்கள்
LSTM இல் உள்ள செல் நிலையின் நோக்கம் என்ன?
நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (LSTM) என்பது தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பு (RNN) ஆகும், இது இயற்கை மொழிச் செயலாக்கத் துறையில் (NLP) குறிப்பிடத்தக்க பிரபலத்தைப் பெற்றுள்ளது, ஏனெனில் இது வரிசைமுறை தரவுகளை திறம்பட மாதிரியாக்கி செயலாக்குகிறது. LSTM இன் முக்கிய கூறுகளில் ஒன்று செல் நிலை, இது கைப்பற்றுவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கிறது.
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், என்.எல்.பி.க்கு நீண்ட கால நினைவகம், தேர்வு ஆய்வு
LSTM கட்டிடக்கலையானது மொழியில் நீண்ட தூர சார்புகளைப் பிடிக்கும் சவாலை எவ்வாறு எதிர்கொள்கிறது?
நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (LSTM) கட்டமைப்பு என்பது ஒரு வகையான தொடர்ச்சியான நரம்பியல் வலையமைப்பு (RNN) ஆகும், இது மொழியில் நீண்ட தூர சார்புகளைக் கைப்பற்றும் சவாலை எதிர்கொள்ள வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இயற்கையான மொழி செயலாக்கத்தில் (NLP), நீண்ட தூர சார்புகள் ஒரு வாக்கியத்தில் வெகு தொலைவில் இருக்கும் ஆனால் இன்னும் சொற்பொருளில் இருக்கும் சொற்கள் அல்லது சொற்றொடர்களுக்கு இடையிலான உறவுகளைக் குறிக்கிறது.
மொழி முன்கணிப்பு பணிகளில் அருகாமை அடிப்படையிலான கணிப்புகளின் வரம்பைக் கடக்க நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (LSTM) நெட்வொர்க் ஏன் பயன்படுத்தப்படுகிறது?
ஒரு நீண்ட குறுகிய கால நினைவகம் (LSTM) நெட்வொர்க் என்பது மொழி முன்கணிப்பு பணிகளில் நெருக்கத்தை அடிப்படையாகக் கொண்ட கணிப்புகளின் வரம்பைக் கடக்கப் பயன்படுகிறது. அடுத்த சொல் முன்கணிப்பு அல்லது உரை உருவாக்கம் போன்ற மொழி முன்கணிப்பு பணிகளில், சொற்கள் அல்லது எழுத்துக்களின் சூழலைக் கருத்தில் கொள்வது மிகவும் முக்கியமானது.
நீண்ட வாக்கியங்களில் உரையை கணிக்கும்போது RNNகளுக்கு என்ன வரம்பு உள்ளது?
தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNNகள்) உரை முன்கணிப்பு உட்பட பல இயற்கை மொழி செயலாக்க பணிகளில் பயனுள்ளதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளன. இருப்பினும், நீண்ட வாக்கியங்களில் உரையை கணிக்கும்போது அவர்களுக்கு வரம்புகள் உள்ளன. இந்த வரம்புகள் RNNகளின் தன்மை மற்றும் நீண்ட கால சார்புகளை கைப்பற்றுவதில் அவர்கள் எதிர்கொள்ளும் சவால்கள் ஆகியவற்றிலிருந்து எழுகின்றன. RNNகளின் ஒரு வரம்பு
- வெளியிடப்பட்ட செயற்கை நுண்ணறிவு, EITC/AI/TFF டென்சர்ஃப்ளோ அடிப்படைகள், டென்சர்ஃப்ளோவுடன் இயற்கை மொழி செயலாக்கம், தொடர்ச்சியான நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுடன் எம்.எல், தேர்வு ஆய்வு