Kas ir Lstm algoritms?
Kas ir Lstm algoritms?

Video: Kas ir Lstm algoritms?

Video: Kas ir Lstm algoritms?
Video: Deep Learning: Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) 2024, Novembris
Anonim

Ilgtermiņa īstermiņa atmiņa ( LSTM ) ir mākslīgs atkārtots neironu tīkls ( RNN ) arhitektūra, ko izmanto dziļās mācīšanās jomā. LSTM tīkli ir labi piemēroti, lai klasificētu, apstrādātu un veiktu prognozes, pamatojoties uz laikrindu datiem, jo starp svarīgiem notikumiem laikrindā var būt nezināma ilguma aizkaves.

Turklāt, kā jūs izskaidrojat Lstm?

An LSTM ir līdzīga kontroles plūsma kā atkārtotam neironu tīklam. Tas apstrādā datus, nododot informāciju, kad tā tiek izplatīta uz priekšu. Atšķirības ir darbības ietvaros LSTM's šūnas. Šīs darbības tiek izmantotas, lai atļautu LSTM saglabāt vai aizmirst informāciju.

Kā arī, kāda ir Lstm izvade? The izvade no an LSTM šūnu vai šūnu slāni sauc par slēpto stāvokli. Tas ir mulsinoši, jo katrs LSTM šūna saglabā iekšējo stāvokli, kas nav izvade , ko sauc par šūnas stāvokli vai c.

Tātad, kāpēc Lstm ir labāks par RNN?

Mēs to varam teikt, pārejot no RNN uz LSTM (Ilgtermiņa īstermiņa atmiņa), mēs ieviešam vairāk un vairāk vadības pogu, kas kontrolē ievades plūsmu un sajaukšanu atbilstoši apmācītajiem svariem. Tātad, LSTM sniedz mums vislielākās kontroles iespējas un tādējādi Labāk Rezultāti. Taču ir arī lielākas sarežģītības un darbības izmaksas.

Vai Lstm ir RNN veids?

LSTM Tīkli. Ilgtermiņa īstermiņa atmiņas tīkli, kurus parasti sauc tikai par “LSTM”, ir īpaši sava veida RNN , kas spēj apgūt ilgtermiņa atkarības. Standarta RNN šim atkārtotajam modulim būs ļoti vienkārša struktūra, piemēram, viens tanh slānis. Atkārtots modulis standartā RNN satur vienu slāni.

Ieteicams: