SegRNN: दीर्घकालिक समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए सेगमेंट रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क
SegRNN एक रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे शेनशेंग लिन एट अल. ने 2023 में दीर्घकालिक समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए प्रस्तावित किया था। यह एक समय में एक टाइम स्टेप को संसाधित करने के बजाय, SegRNN इनपुट अनुक्रमों को निश्चित-लंबाई वाले सेगमेंट में विभाजित करता है और प्रत्येक सेगमेंट को एक एकल टोकन के रूप में GRU में फीड करता है। यह सेगमेंट-आधारित डिज़ाइन रिकरेंट पुनरावृत्तियों की संख्या को नाटकीय रूप से कम करता है, जिससे RNNs को कई व्यक्तिगत चरणों में बहुत लंबी निर्भरताओं को मॉडल करने में आने वाली प्रसिद्ध कठिनाई का समाधान होता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). SegRNN (Segment Recurrent Neural Network). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/segrnn
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