ပျောက်ကွယ်နေသော gradient ပြဿနာက ဘာလဲ။
ပျောက်ကွယ်သွားသော gradient ပြဿနာသည် အထူးသဖြင့် gradient-based optimization algorithms ၏အခြေအနေတွင် နက်နဲသောအာရုံကြောကွန်ရက်များလေ့ကျင့်ရေးတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်ယူမှုလုပ်ငန်းစဉ်အတွင်း နက်ရှိုင်းသောကွန်ရက်အလွှာများမှတဆင့် နောက်သို့ပြန်ပြန့်ပွားလာသောကြောင့် ကိန်းဂဏန်းများ လျှော့နည်းသွားသည့်ပြဿနာကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤဖြစ်စဉ်သည် ပေါင်းစည်းခြင်းကို သိသိသာသာ ဟန့်တားနိုင်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, စက်သင်ကြားရေးပထမအဆင့်, နက်ရှိုင်းသောအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်ခန့်မှန်းသူများ
LSTM ဆဲလ်တစ်ခုသည် RNN တွင် မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။
LSTM (Long Short-Term Memory) ဆဲလ်သည် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ စကားပြောမှတ်သားခြင်းနှင့် အချိန်စီးရီးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်းနယ်ပယ်တွင် တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုသည့် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) ဗိသုကာ အမျိုးအစားဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရာ RNN များတွင် ဖြစ်ပေါ်နေသည့် ပျောက်ကွယ်သွားသော gradient ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, Python, TensorFlow နှင့် Keras တို့ဖြင့် EITC/AI/DLPTFK နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, ထပ်တလဲလဲအာရုံကြောဆိုင်ရာကွန်ယက်များမိတ်ဆက် (RNN), စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
LSTM ဆဲလ်ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း၊ ၎င်းကို RNN အကောင်အထည်ဖော်မှုတွင် အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုသနည်း။
Long-Term Memory cell ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော LSTM ဆဲလ်သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် အသုံးပြုသည့် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက်များ (RNNs) ၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ရိုးရာ RNN များတွင် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် ပျောက်ကွယ်သွားသော gradient ပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး၊ ၎င်းတို့သည် ဆက်တိုက်ဒေတာများတွင် ရေရှည်မှီခိုမှုများအား ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းကို အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေသည်။ ဤရှင်းလင်းချက်၌ကျွန်ုပ်တို့
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, TensorFlow နှင့်အတူ EITC/AI/DLTF နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူမှု, TensorFlow အတွက်မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ရက်များ, Tensorflow အတွက် RNN ဥပမာ, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
LSTM ရှိ ဆဲလ်အခြေအနေ၏ ရည်ရွယ်ချက်ကား အဘယ်နည်း။
Long-Term Memory (LSTM) သည် သဘာဝဘာသာစကား စီမံဆောင်ရွက်မှု (NLP) ၏ နယ်ပယ်တွင် သိသိသာသာ ရေပန်းစားလာခဲ့သည့် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ LSTM ၏ အဓိက အစိတ်အပိုင်းများထဲမှ တစ်ခုသည် ဖမ်းယူရာတွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်သည့် ဆဲလ်အခြေအနေ ဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, NLP များအတွက်ရေရှည်ရေတိုမှတ်ဉာဏ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
LSTM ဗိသုကာသည် ဘာသာစကားဖြင့် တာဝေးအကွာအဝေးကို မှီခိုနေရသည့် စိန်ခေါ်မှုကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသနည်း။
Long Short-Term Memory (LSTM) ဗိသုကာသည် ဘာသာစကားဖြင့် တာဝေးအကွာအဝေး မှီခိုမှုများအား ဖမ်းယူခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အထူးဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ထပ်တလဲလဲ အာရုံကြောကွန်ရက် (RNN) အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်သည်။ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တွင်၊ ခရီးဝေးမှီခိုမှုများသည် ဝါကျတစ်ကြောင်းတွင် ခြားနားသော စကားလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုများကို ရည်ညွှန်းသော်လည်း အဓိပ္ပါယ်ရှိနေဆဲဖြစ်သည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, NLP များအတွက်ရေရှည်ရေတိုမှတ်ဉာဏ်, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ဘာသာစကားကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အနီးအပါး-အခြေခံခန့်မှန်းချက်များကို ကန့်သတ်ကျော်လွှားရန် ရေရှည်ရေတိုမှတ်ဉာဏ် (LSTM) ကွန်ရက်ကို အဘယ်ကြောင့်အသုံးပြုရသနည်း။
ကာလရှည်ကြာမှတ်ဉာဏ် (LSTM) ကွန်ရက်ကို ဘာသာစကားခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အနီးနား-အခြေခံခန့်မှန်းချက်များကို ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားရန်အတွက် ၎င်းသည် စီတန်းများအတွင်း တာဝေးပစ်မှတ်များကို ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် အသုံးပြုပါသည်။ နောက်စကားလုံးခန့်မှန်းခြင်း သို့မဟုတ် စာသားထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ဘာသာစကား ခန့်မှန်းခြင်းလုပ်ငန်းများတွင်၊ စကားလုံးများ သို့မဟုတ် စာလုံးများ၏ ဆက်စပ်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အရေးကြီးပါသည်။
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်အတူ ML, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်
ရှည်လျားသောစာကြောင်းများကို ခန့်မှန်းရာတွင် RNN များသည် မည်မျှကန့်သတ်ချက်ရှိသနည်း။
Recurrent Neural Networks (RNNs) သည် စာသားခန့်မှန်းခြင်းအပါအဝင် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်းလုပ်ငန်းများစွာတွင် ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ သို့သော် ရှည်လျားသောစာကြောင်းများဖြင့် စာသားကို ခန့်မှန်းရာတွင် ၎င်းတို့တွင် ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ ဤကန့်သတ်ချက်များသည် RNN ၏သဘောသဘာဝနှင့် ရေရှည်မှီခိုမှုများအား ဖမ်းယူရာတွင် ၎င်းတို့ကြုံတွေ့ရသည့်စိန်ခေါ်မှုများမှ ဖြစ်ပေါ်လာသည်။ RNN ၏ကန့်သတ်ချက်တစ်ခုမှာ
- Published in ပြည်တွင်းသတင်း ဉာဏ်ရည်တု, EITC/AI/TFF TensorFlow အခြေခံများ, TensorFlow ဖြင့်သဘာဝဘာသာစကားထုတ်ယူခြင်း, မှုများထပ်တလဲလဲအာရုံကြောကွန်ယက်များနှင့်အတူ ML, စာမေးပွဲသုံးသပ်ချက်