দ্বিমুখী আরএনএন
১৯৯৭ সালে শুস্টার এবং পালিওয়াল কর্তৃক প্রবর্তিত একটি দ্বিমুখী আরএনএন, একটি অনুক্রমকে উভয় সম্মুখ এবং পশ্চাৎ দিকে প্রক্রিয়া করে যাতে প্রতিটি অবস্থান তার সম্পূর্ণ পারিপার্শ্বিক প্রসঙ্গের অ্যাক্সেস পায়। এলএসটিএম বা জিআরইউ কোষ (BiLSTM/BiGRU) সহ এটি নামকরণকৃত সত্তা শনাক্তকরণ, অনুক্রম লেবেলিং এবং বক্তৃতা স্বীকৃতির জন্য একটি আদর্শ পদ্ধতি।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Schuster, M. & Paliwal, K.K. (1997). Bidirectional Recurrent Neural Networks. IEEE Transactions on Signal Processing, 45(11), 2673–2681. DOI: 10.1109/78.650093 ↗
- Graves, A. & Schmidhuber, J. (2005). Framewise Phoneme Classification with Bidirectional LSTM Networks. IJCNN, 2047–2052. DOI: 10.1109/IJCNN.2005.1556215 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Bidirectional Recurrent Neural Network (BiLSTM / BiGRU). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/bidirectional-rnn
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অ্যাটেনশন মেকানিজমগভীর শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- মাল্টি-হেড সেলফ-অ্যাটেনশনগভীর শিখন↔ compare
- Sequence-to-Sequence Modelগভীর শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →