Lstm คำนวณจำนวนพารามิเตอร์อย่างไร

2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54

ดังนั้นตามค่านิยมของคุณ การป้อนลงในสูตรจะให้:->(n=256, m=4096), total จำนวนพารามิเตอร์คือ 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472 ตัวเลข ของน้ำหนัก เป็น 28 = 16 (num_units * num_units) สำหรับการเชื่อมต่อที่เกิดซ้ำ + 12 (input_dim * num_units) สำหรับอินพุต

ยังถามอีกว่าหาจำนวนพารามิเตอร์ได้อย่างไร?

ถึง คำนวณ การเรียนรู้ พารามิเตอร์ ตรงนี้ สิ่งที่เราต้องทำก็แค่คูณ the ด้วยรูปร่างของความกว้าง m ความสูง n และพิจารณาตัวกรองดังกล่าวทั้งหมด k อย่าลืมเงื่อนไขอคติสำหรับตัวกรองแต่ละตัว จำนวนพารามิเตอร์ ในเลเยอร์ CONV จะเป็น: ((m * n)+1)*k) เพิ่ม 1 เนื่องจากเงื่อนไขอคติสำหรับแต่ละตัวกรอง

ในทำนองเดียวกัน Lstm มีหน่วยที่ซ่อนอยู่กี่หน่วย? หนึ่ง LSTM เครือข่าย เครือข่ายมีห้าอินพุต หน่วย , NS ชั้นที่ซ่อนอยู่ ประกอบด้วยสอง LSTM บล็อกหน่วยความจำและสามเอาต์พุต หน่วย . แต่ละบล็อกหน่วยความจำมีสี่อินพุต แต่มีเพียงหนึ่งเอาต์พุต

ต่อมาอาจมีคนถามว่า คุณจะหาจำนวนพารามิเตอร์ใน RNN ได้อย่างไร

1 คำตอบ เอนทิตี W, U และ V ใช้ร่วมกันโดยทุกขั้นตอนของ RNN และนี่คือสิ่งเดียวเท่านั้น พารามิเตอร์ ในรุ่นที่อธิบายไว้ในรูป เพราะฉะนั้น จำนวนพารามิเตอร์ ที่ต้องเรียนรู้ขณะฝึก = dim(W)+dim(V)+dim(U) จากข้อมูลในคำถาม นี่ = n2+kn+nm

Lstm มีกี่ชั้น?

โดยทั่วไป 2 ชั้น ได้แสดงให้เห็นว่าเพียงพอที่จะตรวจจับคุณลักษณะที่ซับซ้อนมากขึ้น มากกว่า ชั้น สามารถดีขึ้น แต่ยังฝึกยากขึ้น ตามกฎทั่วไป - 1 ซ่อนอยู่ ชั้น ทำงานกับปัญหาง่ายๆ เช่นนี้ และสองข้อก็เพียงพอแล้วที่จะพบคุณลักษณะที่ซับซ้อนพอสมควร