ট্রান্সফরমার (এনএলপি)
ট্রান্সফরমার হলো একটি অ্যাটেনশন-ভিত্তিক ডিপ লার্নিং মডেল, যা ২০১৭ সালে ভাসওয়ানি এবং সহকর্মীরা প্রবর্তন করেন। এটি টেক্সট ক্লাসিফিকেশন, নেমড-এনটিটি রিকগনিশন এবং ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং-এর কাজ করে, যেখানে একটি সিকোয়েন্সের প্রতিটি টোকেন অন্য প্রতিটি টোকেনের সাথে সরাসরি সংযুক্ত হতে পারে। এটি পূর্ববর্তী রিকারেন্ট ডিজাইনগুলিকে একটি সেলফ-অ্যাটেনশন মেকানিজম দ্বারা প্রতিস্থাপন করেছে, যা সম্পূর্ণ সিকোয়েন্সকে সমান্তরালভাবে প্রক্রিয়া 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
- Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Transformer Model for Natural Language Processing. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/transformer-nlp
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
- লজিস্টিক রিগ্রেশনগবেষণা পরিসংখ্যান↔ compare
- Random Forestযন্ত্র শিখন↔ compare
- XGBoostযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →