ML-EP 23: पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क - अनुक्रम डेटा प्रसंस्करण
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ML-EP 23: पुनरावर्ती तंत्रिका नेटवर्क - अनुक्रम डेटा प्रसंस्करण
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रॉयल रिसर्च के इस स्रोत में रिकरंट न्यूरल नेटवर्क्स (आरएनएन) के बारे में बताया गया है, जो एक प्रकार के कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क हैं। यह स्रोत बताता है कि आरएनएन कैसे अनुक्रम और समय-श्रृंखला डेटा को संसाधित करते हैं, क्योंकि वे पिछली जानकारी को 'याद' रख सकते हैं। पाठ, भाषण और पूर्वानुमान जैसे क्षेत्रों में आरएनएन के उपयोगों पर प्रकाश डाला गया है, जिससे उनकी बहुमुखी प्रतिभा और उन कार्यों के लिए उपयुक्तता प्रदर्शित होती है जिनके लिए संदर्भ और स्मृति की आवश्यकता होती है। इसमें आरएनएन की वास्तुकला, घटकों और 'लुप्त होती ग्रेडिएंट' जैसी चुनौतियों पर भी चर्चा की गई है, साथ ही उन मुद्दों को संबोधित करने के लिए एलएसटीएम (लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी) और जीआरयू (गेटेड रिकरंट यूनिट) जैसे समाधानों का भी उल्लेख किया गया है। अंत में, यह स्रोत आरएनएन के भविष्य की दिशाओं और नवाचारों पर भी विचार करता है, जिसमें अटेंशन मैकेनिज्म और हाइब्रिड मॉडल शामिल हैं।