সুচিপত্র:
সংজ্ঞা - লিকুইড স্টেট মেশিন (এলএসএম) এর অর্থ কী?
লিকুইড স্টেট মেশিন (এলএসএম) এমন একটি মেশিন লার্নিং মডেল বা সিস্টেম যা নির্দিষ্ট নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের একটি সিরিজের অংশ। এই মডেলগুলি তথ্য প্রক্রিয়াকরণের নতুন এবং অভিনব উপায় প্রবর্তনের জন্য traditionalতিহ্যবাহী নকশাগুলি তৈরি করে build অন্যান্য ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির মতো, তরল স্টেট মেশিন এবং অনুরূপ বিল্ডগুলি মানুষের মস্তিষ্কের নিউরবায়োলজির চারপাশে ভিত্তি করে তৈরি।
টেকোপিডিয়া তরল স্টেট মেশিন (এলএসএম) ব্যাখ্যা করে
তরল স্টেট মেশিনটি আসলে কী তা বোঝার জন্য, মেশিন লার্নিং প্রোগ্রামটি কীভাবে পড়ে তা বোঝা গুরুত্বপূর্ণ। এই ধরণের মেশিন লার্নিংকে কখনও কখনও "তৃতীয় প্রজন্মের" নিউরাল নেটওয়ার্ক বলা হয় এবং অনেক বিশেষজ্ঞ তারা কীভাবে কাজ করে তা চিত্রিত করতে "স্পাইকিং" নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি উল্লেখ করে। স্পিকিং নিউরাল নেটওয়ার্ক, যা তরল স্টেট মেশিন হিসাবে একই মডেলগুলির অনেকগুলি ব্যবহার করে, সিন্যাপটিক এবং নিউরাল উপাদানগুলিতে সময়ের সম্পত্তি যুক্ত করে।
তরল স্টেট মেশিনের মডেলটিতে, স্নায়ুবিক স্নায়ুর ক্রিয়াকলাপের মূল্যায়ন নিউরন নেটওয়ার্ক অ্যাক্টিভেশনের একটি স্পটিওটেম্পোরাল প্যাটার্নের দিকে পরিচালিত করে। এটি একটি পুনরাবৃত্ত ধরণের নিউরাল নেটওয়ার্ক, সুতরাং নির্দিষ্ট ধরণের মেমরি পুরো প্রক্রিয়া জুড়ে সংরক্ষণ করা হয়।
তরল স্টেট মেশিনের প্রকৃতির আরও একটি সূত্র এই বিশেষ ধরণের স্পাইকিং নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে সম্পর্কিত।
ধারণাটি হ'ল কোনও পাথর বা অন্যান্য শক্ত জিনিস কোনও দেহে জলে বা অন্য কোনও তরল পদার্থে ফেলে দিলে পৃষ্ঠের উপর তরঙ্গগুলি এবং পৃষ্ঠের অধীনে ক্রিয়াকলাপ তৈরি হয় যা সিস্টেমে কী ঘটছে তা বোঝার জন্য মূল্যায়ন করা যেতে পারে। একইভাবে, মানুষ কীভাবে এটি মানুষের মস্তিষ্কের ক্রিয়াকলাপের মডেলিং করছে সে সম্পর্কে আরও বুঝতে তরল রাষ্ট্র মেশিনের ক্রিয়াকলাপগুলি মূল্যায়ন করতে পারে। তবে, লক্ষণীয় একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হ'ল তরল স্টেট মেশিনগুলির কিছু নির্দিষ্ট দুর্বলতা বা চ্যালেঞ্জ রয়েছে। এর মধ্যে একটি হ'ল সত্যই গণনা সংক্রান্ত কাজগুলি পর্যবেক্ষণ করা খুব কঠিন হয়ে পড়েছে এবং সিস্টেমটির প্রকৌশলীকে রিভার্স করা অসম্ভব কারণ প্রক্রিয়াটিতেই খুব কম কঠোর নিয়ম রয়েছে। বিশেষজ্ঞরা উল্লেখ করেছেন যে তরল রাষ্ট্রের মেশিনে, সার্কিটগুলি নির্দিষ্ট কাজগুলি করতে কঠোরভাবে কোড করা হয় না এবং সিস্টেমটির বহুমুখিতা এবং এর নকশার কারণে সাধারণভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রক্রিয়াটির উপর নিয়ন্ত্রণ কম থাকে less
