দুর্বলভাবে তত্ত্বাবধানে থাকা LSTM
দুর্বলভাবে তত্ত্বাবধানে থাকা LSTM একটি লং শর্ট-টার্ম মেমরি (LSTM) নেটওয়ার্ককে এমন ক্রম ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেয় যেখানে পরিষ্কার, ম্যানুয়ালি টীকাযুক্ত লেবেলগুলি দুর্লভ বা অনুপস্থিত। এর পরিবর্তে, একাধিক অসম্পূর্ণ লেবেল উৎস — হিউরিস্টিক নিয়ম, দূরবর্তী তত্ত্বাবধান, ক্রাউডসোর্সিং, বা প্রোগ্রাম্যাটিক লেবেলিং ফাংশন — একত্রিত করে সম্ভাব্য প্রশিক্ষণ লেবেল তৈরি করা হয়, যা পরে LSTM তত্ত্বাবধানে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যাপক মানব টীকা ছাড়াই বৃহৎ লেবেলবিহীন কর্পাসে পরিমাপযোগ্য প্রশিক্ষণ সক্ষম 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
- Ratner, A., De Sa, C., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Zhou, Z.-H. (2018). A brief introduction to weakly supervised learning. National Science Review, 5(1), 44–53. DOI: 10.1093/nsr/nwx106 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/deep-learning/weakly-supervised-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.
- ফাইন-টিউনড এলএসটিএম (Fine-Tuned LSTM)গভীর শিখন↔ compare
- লং শর্ট-টার্ম মেমরি (এলএসটিএম)গভীর শিখন↔ compare
- পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- আধা-পর্যবেক্ষিত এলএসটিএমগভীর শিখন↔ compare
- দুর্বলভাবে তত্ত্বাবধানে থাকা রিকারেন্ট নিউরাল নেটওয়ার্কগভীর শিখন↔ compare
- উইকলি সুপারভাইজড ট্রান্সফরমারগভীর শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →