कमजोर पर्यवेक्षित GRU
कमजोर पर्यवेक्षित GRU (Weakly Supervised GRU) अपूर्ण, अनुमानित, या प्रोग्रामेटिक स्रोतों द्वारा लेबल किए गए अनुक्रमों पर एक गेटेड रिकरेंट यूनिट (Gated Recurrent Unit) नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है, बजाय महंगी हस्त-चिह्नित ग्राउंड ट्रुथ के। यह GRU की अस्थायी निर्भरताओं को पकड़ने की दक्षता को कमजोर-पर्यवेक्षण तकनीकों के साथ जोड़ता है जो शोर वाले लेबल को एकत्रित करती हैं, जिससे बड़े पूरी तरह से लेबल किए गए डेटासेट अनुपलब्ध होने पर व्यावहारिक अनुक्रम मॉडलिंग सक्षम होता है।
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स्रोत
- Ratner, A. J., De Sa, C. M., Wu, S., Selsam, D., & Re, C. (2016). Data Programming: Creating Large Training Sets, Quickly. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 29. link ↗
- Chung, J., Gulcehre, C., Cho, K., & Bengio, Y. (2014). Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling. NIPS 2014 Workshop on Deep Learning. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Gated Recurrent Unit Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-gru
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