এলএসটিএম
এলএসটিএম (লং শর্ট-টার্ম মেমরি) হলো একটি রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার, যা ১৯৯৭ সালে সেপ হোহরেইটার এবং ইয়ুর্গেন শ্মিডহুবার প্রবর্তন করেন। এটি অনুক্রমিক ডেটাতে দীর্ঘমেয়াদী নির্ভরতা শিখতে পারে এবং সময়-সিরিজ ও অনুক্রমিক পূর্বাভাসের জন্য বহুলভাবে ব্যবহৃত হয়। এটি একটি অভ্যন্তরীণ মেমরি বজায় রাখে যা অনেক সময় ধাপ জুড়ে তথ্যকে স্থায়ী হতে দেয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+2 more
উৎস
- Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/lstm
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.
- অটোএনকোডারগভীর শিখন↔ compare
- Convolutional Neural Networkগভীর শিখন↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- ট্রান্সফরমার (এনএলপি)গভীর শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →