วีดีโอ: อัลกอริทึม Lstm คืออะไร?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว ( LSTM ) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ ( RNN ) สถาปัตยกรรมที่ใช้ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก LSTM เครือข่ายเหมาะสำหรับการจำแนก ประมวลผล และคาดการณ์โดยอิงจากข้อมูลอนุกรมเวลา เนื่องจากอาจมีความล่าช้าของระยะเวลาที่ไม่ทราบสาเหตุระหว่างเหตุการณ์สำคัญในอนุกรมเวลา
นอกจากนี้ คุณจะอธิบาย Lstm อย่างไร?
หนึ่ง LSTM มีโฟลว์ควบคุมที่คล้ายคลึงกันกับโครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ มันประมวลผลข้อมูลที่ส่งผ่านข้อมูลในขณะที่มันแพร่กระจายไปข้างหน้า ความแตกต่างคือการดำเนินการภายใน LSTM's เซลล์. การดำเนินการเหล่านี้ใช้เพื่อให้ LSTM เพื่อเก็บหรือลืมข้อมูล
นอกจากนี้ผลลัพธ์ของ Lstm คืออะไร? NS ผลผลิต ของ LSTM เซลล์หรือชั้นของเซลล์เรียกว่าสถานะที่ซ่อนอยู่ สิ่งนี้ทำให้เกิดความสับสนเพราะแต่ละอย่าง LSTM เซลล์คงสภาพภายในที่ไม่ใช่ ผลผลิต เรียกว่าสถานะเซลล์หรือค.
เหตุใด Lstm จึงดีกว่า RNN
เราสามารถพูดได้ว่าเมื่อเราย้ายจาก RNN ถึง LSTM (Long Short-Term Memory) เรากำลังแนะนำปุ่มควบคุมที่มากขึ้นเรื่อย ๆ ซึ่งควบคุมการไหลและการผสมของอินพุตตามตุ้มน้ำหนักที่ได้รับการฝึกฝน ดังนั้น, LSTM ทำให้เราสามารถควบคุมได้มากที่สุดและด้วยเหตุนี้ ดีกว่า ผลลัพธ์. แต่ยังมาพร้อมกับความซับซ้อนและต้นทุนการดำเนินงานที่มากขึ้น
Lstm เป็นประเภท RNN หรือไม่
LSTM เครือข่าย เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว - ปกติเรียกว่า "LSTM" - เป็นเครือข่ายพิเศษ ชนิดของ RNN , สามารถเรียนรู้การพึ่งพาระยะยาวได้ ใน RNN มาตรฐาน โมดูลที่ทำซ้ำนี้จะมีโครงสร้างที่ง่ายมาก เช่น tanh เลเยอร์เดียว โมดูลการทำซ้ำในมาตรฐาน RNN ประกอบด้วยชั้นเดียว
แนะนำ:
อัลกอริทึม multinomial naive Bayes คืออะไร?
การใช้ Multinomial Naive Bayes กับปัญหา NLP Naive Bayes Classifier Algorithm คือกลุ่มของอัลกอริธึมความน่าจะเป็นตามการนำทฤษฎีบทของ Bayes ไปใช้กับสมมติฐาน "ไร้เดียงสา" ของความเป็นอิสระตามเงื่อนไขระหว่างทุกคู่ของคุณลักษณะ
อนุกรมเวลา Lstm คืออะไร?
การทำนายอนุกรมเวลาด้วย LSTM Recurrent Neural Networks ใน Python พร้อม Keras เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาวหรือเครือข่าย LSTM เป็นประเภทของเครือข่ายประสาทเทียมที่ใช้ในการเรียนรู้เชิงลึกเพราะสามารถฝึกสถาปัตยกรรมขนาดใหญ่มากได้สำเร็จ
Lstm คำนวณจำนวนพารามิเตอร์อย่างไร
ดังนั้นตามค่านิยมของคุณ ป้อนลงในสูตรจะให้:->(n=256,m=4096),จำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดคือ 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472 จำนวนน้ำหนักคือ 28 = 16 (num_units * num_units) สำหรับการเชื่อมต่อที่เกิดซ้ำ + 12 (input_dim * num_units) สำหรับอินพุต
อัลกอริทึม Rijndael คืออะไร?
อัลกอริทึม Rijndael เป็นรหัสบล็อกสมมาตรรุ่นใหม่ที่รองรับขนาดคีย์ 128, 192 และ 256 บิต โดยมีการจัดการข้อมูลในบล็อก 128 บิต อย่างไรก็ตาม เกินเกณฑ์การออกแบบ AES ขนาดบล็อกสามารถสะท้อนขนาดของคีย์ได้
อัลกอริทึม ML คืออะไร?
แมชชีนเลิร์นนิง (ML) คือการศึกษาทางวิทยาศาสตร์เกี่ยวกับอัลกอริทึมและแบบจำลองทางสถิติที่ระบบคอมพิวเตอร์ใช้เพื่อดำเนินงานเฉพาะโดยไม่ใช้คำแนะนำที่ชัดเจน โดยอาศัยรูปแบบและการอนุมานแทน มันถูกมองว่าเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์