अर्ध-पर्यवेक्षित एलएसटीएम (Semi-supervised LSTM)
अर्ध-पर्यवेक्षित एलएसटीएम (Semi-supervised LSTM) लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी नेटवर्क की अनुक्रमिक मेमोरी को अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण रणनीतियों के साथ जोड़ता है — जिसमें एक छोटे लेबल वाले डेटासेट का उपयोग बड़ी संख्या में बिना लेबल वाले अनुक्रमों के साथ किया जाता है। मॉडल को बिना लेबल वाले डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित या नियमित किया जाता है, फिर लेबल वाले उदाहरणों पर फाइन-ट्यून किया जाता है, जिससे लेबल वाले डेटा की कमी होने पर भी मजबूत सामान्यीकरण प्राप्त होता है।
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स्रोत
- Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long Short-Term Memory. Neural Computation, 9(8), 1735–1780. DOI: 10.1162/neco.1997.9.8.1735 ↗
- Rasmus, A., Berglund, M., Honkala, M., Valpola, H., & Raiko, T. (2015). Semi-supervised learning with ladder networks. Advances in Neural Information Processing Systems, 28. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Semi-supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/semi-supervised-lstm
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