কন্টেন্ট
- সংজ্ঞা - গ্যাটেড রিকারেন্ট ইউনিট (জিআরইউ) এর অর্থ কী?
- মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
- টেকোপিডিয়া গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিট (জিআরইউ) ব্যাখ্যা করে
সংজ্ঞা - গ্যাটেড রিকারেন্ট ইউনিট (জিআরইউ) এর অর্থ কী?
একটি গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিট (জিআরইউ) পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কের একটি নির্দিষ্ট মডেলের অংশ যা মেমরি এবং ক্লাস্টারিংয়ের সাথে যুক্ত মেশিন লার্নিংয়ের কাজগুলি সম্পাদনের জন্য নোডের ক্রমগুলির মাধ্যমে সংযোগগুলি ব্যবহার করতে চায়, উদাহরণস্বরূপ, বক্তৃতা স্বীকৃতিতে।গ্যাটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিটগুলি অদৃশ্য গ্রেডিয়েন্ট সমস্যাটি সমাধানের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনপুট ওজন সামঞ্জস্য করতে সহায়তা করে যা পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে একটি সাধারণ সমস্যা।
মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
টেকোপিডিয়া গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিট (জিআরইউ) ব্যাখ্যা করে
সাধারণ পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক কাঠামোর সংশোধন হিসাবে, গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিটগুলিকে আপডেট গেট এবং রিসেট গেট বলে। এই দুটি ভেক্টর ব্যবহার করে, মডেল মডেলের মাধ্যমে তথ্যের প্রবাহকে নিয়ন্ত্রণ করে আউটপুটগুলিকে পরিমার্জন করে। অন্যান্য ধরণের পুনরাবৃত্ত নেটওয়ার্কের মডেলগুলির মতো, গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিটগুলির মডেলগুলি সময়ের সাথে সাথে তথ্য ধরে রাখতে পারে - এজন্য এই ধরণের প্রযুক্তিগুলি বর্ণনা করার সহজ উপায়গুলির মধ্যে একটি হ'ল তারা একটি "মেমরি কেন্দ্রিক" ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক are । বিপরীতে, গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিট ব্যতীত অন্যান্য ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে প্রায়শই তথ্য ধরে রাখার ক্ষমতা থাকে না।
বক্তৃতা স্বীকৃতি ছাড়াও গেটেড পুনরাবৃত্ত ইউনিটগুলি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলগুলি মানব জিনোম, হস্তাক্ষর বিশ্লেষণ এবং আরও অনেক কিছুর জন্য গবেষণার জন্য ব্যবহৃত হতে পারে। এর মধ্যে কয়েকটি উদ্ভাবনী নেটওয়ার্ক শেয়ার বাজার বিশ্লেষণ এবং সরকারী কাজে ব্যবহৃত হয়। তাদের মধ্যে অনেকেই তথ্য মনে রাখার জন্য মেশিনের সিমুলেটেড দক্ষতাটি কাজে লাগান।