ट्रास्क: समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए एक शक्तिशाली तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला
ट्रास्क एक प्रकार का तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर है जिसे विशेष रूप से समय श्रृंखला पूर्वानुमान कार्यों के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे 2019 में Google के शोधकर्ताओं द्वारा पेश किया गया था और तब से इसे समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए मशीन लर्निंग के क्षेत्र में व्यापक रूप से अपनाया गया है। ट्रास्क का प्रमुख नवाचार एक उपन्यास ध्यान तंत्र का उपयोग है जिसे "समय-जागरूक आत्म-ध्यान" तंत्र कहा जाता है। , जो मॉडल को पूर्वानुमान लगाते समय इनपुट समय श्रृंखला के विभिन्न हिस्सों पर चुनिंदा रूप से ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है। यह ट्रास्क को डेटा में जटिल अस्थायी निर्भरता को पकड़ने और अन्य तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर की तुलना में अधिक सटीक भविष्यवाणियां करने की अनुमति देता है। ट्रास्क इनपुट समय श्रृंखला को संसाधित करने के लिए कन्वेन्शनल और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क (सीएनएन और आरएनएन) के संयोजन का भी उपयोग करता है, जो इसे कैप्चर करने की अनुमति देता है। डेटा में अल्पकालिक और दीर्घकालिक दोनों पैटर्न। सीएनएन का उपयोग इनपुट डेटा से स्थानीय सुविधाओं को निकालने के लिए किया जाता है, जबकि आरएनएन का उपयोग सुविधाओं के बीच अस्थायी निर्भरता को मॉडल करने के लिए किया जाता है। कुल मिलाकर, ट्रास्क समय श्रृंखला पूर्वानुमान कार्यों के लिए एक शक्तिशाली उपकरण है, और इसे राज्य की स्थिति प्राप्त करने के लिए दिखाया गया है। कई बेंचमार्क डेटासेट पर कला परिणाम।
मुझे यह पसंद है
मुझे यह नापसंद है
सामग्री त्रुटि की रिपोर्ट करें
शेयर करें
