SegRNN: দীর্ঘমেয়াদী সময় সিরিজ পূর্বাভাসের জন্য সেগমেন্ট রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক
SegRNN হল একটি রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক আর্কিটেকচার যা দীর্ঘমেয়াদী সময় সিরিজ পূর্বাভাসের জন্য ২০২৩ সালে Shengsheng Lin et al. প্রস্তাব করেছেন। একবারে একটি টাইম স্টেপ প্রক্রিয়া করার পরিবর্তে, SegRNN ইনপুট সিকোয়েন্সকে নির্দিষ্ট দৈর্ঘ্যের সেগমেন্টে ভাগ করে এবং প্রতিটি সেগমেন্টকে একটি একক টোকেন হিসাবে একটি GRU-তে ফিড করে। এই সেগমেন্ট-ভিত্তিক ডিজাইন রিকারেন্ট ইটারেশনের সংখ্যা নাটকীয়ভাবে হ্রাস করে, অনেক স্বতন্ত্র ধাপ জুড়ে দীর্ঘ নির্ভরতা মডেলিং করার ক্ষেত্রে RNN-এর পরিচিত অসুবিধা সমাধান করে।
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
- Lin, S., Lin, W., Wu, W., Zhao, F., Mo, R., & Zhang, H. (2023). SegRNN: Segment recurrent neural network for long-term time series forecasting. arXiv preprint. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). SegRNN (Segment Recurrent Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/segrnn
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.
Compare side by side →এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →