कमजोर पर्यवेक्षित एलएसटीएम
कमजोर पर्यवेक्षित एलएसटीएम अनुक्रम डेटा पर एक लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है जहाँ स्वच्छ, मैन्युअल रूप से एनोटेट किए गए लेबल दुर्लभ या अनुपस्थित होते हैं। इसके बजाय, कई अपूर्ण लेबल स्रोतों - ह्यूरिस्टिक नियम, दूरस्थ पर्यवेक्षण, क्राउडसोर्सिंग, या प्रोग्रामेटिक लेबलिंग फ़ंक्शन - को संभाव्य प्रशिक्षण लेबल उत्पन्न करने के लिए संयोजित किया जाता है, जिसका उपयोग एलएसटीएम को पर्यवेक्षण करने के लिए किया जाता है। यह व्यापक मानव एनोटेशन के बिना बड़े अलेबल कॉर्पोरा पर स्केलेबल प्रशिक्षण की अनुमति देता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Long Short-Term Memory Network. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/weakly-supervised-lstm
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