{"conversations": [{"from": "human", "value": "Zer dira pro eta kontsektore batzuk LSTM eta transformadorearen artean?"}, {"from": "gpt", "value": "LSTM (memoria motz luzea) eta Transformer bi mota dira, hizkuntza naturalean (NLP) erabiltzen diren sare arkitektura mota ezagunak (NLP) eta bestelako sekuentzia-lan modelatzeko zereginak. Hona hemen hainbat pros: LSTM- ren pros: Ona datu sekuentzialak dependentziekin modelatzeko, uneko sarrera eta aurreko egoeran oinarrituta dagoen informazioa modu iraunkorrean gogoratzeko. Sarrerako sekuentzia sekuentziak erabil ditzake, adibidez, hizkuntza edo hizkuntza-detektoreak aldatzen diren zeregin egokiak eginez. iteratiboak: LSTM - ren beste modelo batzuk baino motelagoa izan daitezke, eta infinituak behar dira. Sarrera- sekuentziatzaile gisa adierazita behar du. Sarrera- detektoreek bi aldiz gehiago izan ditzakete, adibidez, hainbat mendekotasun- detektaformaziorako. Sarrera- detektaformazioko, LMen artean erabil daitezke. Sarrera- deformazio- deformazio- detektaformazio- detektatzaileak, eta sarrera- detektaformazio- detektaformazio- deformazioko, baina gehiago behar dituzte. Sarrera- deformazio- deformazio- deformatzaile gisa, baina gehiago behar dituzte. Sarrera- deformazio gisa, eta sarrera- deformazio gisa, baina gehiago behar dira, baina gehiago: LM. ilulidatu gehiago behar dira. ilulidatu- ilustrazio- ilustrazio gisa, eta sarrera- deformazioetan."}, {"from": "human", "value": "Python3 eta Tensorfer bidezko LSTM modelo bat sortu eta trebatzea posible al da?"}, {"from": "gpt", "value": "Python3 eta Tensorfirfer erabiliz LSTM eredu bat sortu eta treba daiteke. Adibidez, blog-en postak azaltzen du nola egin: https://towardsdatazientzia.com/lstm-by-example-tresor-feb0c1968537"}]}