নিউরাল হিস্ট্রি সংক্ষিপ্তকারীটি আরএনএনগুলির একটি অপ্রচলিত স্ট্যাক ৷ ইনপুট স্তরে, এটি পূর্ববর্তী ইনপুটগুলি থেকে এর পরবর্তী ইনপুটটির পূর্বাভাস দিতে শেখে। শ্রেণিবিন্যাসের কিছু আরএনএন কেবলমাত্র অনির্দেশ্য ইনপুটগুলি পরবর্তী উচ্চ স্তরের আরএনএন-এর ইনপুট হয়ে যায়, যার ফলে কেবলমাত্র তার অভ্যন্তরীণ অবস্থার সংশোধন খুব কমই হয়। প্রতিটি উচ্চ স্তরের আরএনএন নিচে আরএনএন-তে তথ্যের সংকীর্ণ উপস্থাপনাটি অধ্যয়ন করে। এটি এমনভাবে করা হয়েছে যে সর্বোচ্চ স্তরের উপস্থাপনা থেকে ইনপুট ক্রমটি সুনির্দিষ্টভাবে পুনর্গঠন করা যায়। সিস্টেমটি কার্যকরভাবে বর্ণনার দৈর্ঘ্য বা উপাত্তের সম্ভাবনার নেতিবাচক লগারিদমকে হ্রাস করে ৷ আগত ডেটা সিকোয়েন্সে প্রচুর শেখার পূর্বাভাস দেওয়া, উচ্চ স্তরের আরএনএন তত্ত্বাবধানে থাকা শিক্ষাকে সহজেই গুরুত্বপূর্ণ ইভেন্টগুলির মধ্যে দীর্ঘ বিরতির সাথে আরও গভীর সিকোয়েন্সগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহার করতে পারে। আরএনএন অনুক্রমকে দুটি আরএনএন-তে বিচ্ছিন্ন করা সম্ভব: "সচেতন" চুনকার (উচ্চ স্তর) এবং "অবচেতন" স্বয়ংচালিত (নিম্ন স্তর) ৷ একবার চুনকার অটোম্যাটাইজারের দ্বারা অনুমানযোগ্য ইনপুটগুলির পূর্বাভাস এবং সংকোচন করতে শিখলে, স্বয়ংক্রিয়করণকারী পরবর্তী শিখার পর্যায়ে আরও ধীরে ধীরে পরিবর্তিত চুনকারের গোপন ইউনিটগুলির অতিরিক্ত ইউনিটগুলির মাধ্যমে ভবিষ্যদ্বাণী বা অনুকরণ করতে বাধ্য হতে পারে। এটি স্বয়ংক্রিয়করণকারীকে উপযুক্ত শিখতে সহজ করে তোলে, দীর্ঘ বিরতিতে খুব কমই স্মৃতি পরিবর্তন করে। ঘুরেফিরে এটি অটোম্যাটাইজারকে তার এককালের অপ্রত্যাশিত ইনপুটগুলিকে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক করে তুলতে সহায়তা করে, যেমন চুনকারটি বাকি অপ্রত্যাশিত ইভেন্টগুলিতে মনোনিবেশ করতে পারে ৷ একটি জেনারেটাল মডেল ১৯৯২ সালে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে স্বয়ংক্রিয় পার্থক্য বা ব্যাকপ্রোপাগেশন অদৃশ্য হয়ে যাওয়া গ্রেডিয়েন্ট সমস্যা আংশিকভাবে কাটিয়ে উঠেছে ৷

নিউরাল ইতিহাস সংকোচকারী
সম্পর্কিত ক্ষেত্র এবং মডেল
ইতিহাস
রিকার্সিভ