วีดีโอ: Lstm อยู่ภายใต้การดูแลหรือไม่อยู่ภายใต้การดูแล?
2024 ผู้เขียน: Lynn Donovan | [email protected]. แก้ไขล่าสุด: 2023-12-15 23:54
พวกเขาเป็น ไม่ได้ดูแล วิธีการเรียนรู้ แม้ว่าในทางเทคนิค พวกเขาจะฝึกโดยใช้ ดูแล วิธีการเรียนรู้ที่เรียกว่าตนเอง ดูแล . โดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะได้รับการฝึกอบรมให้เป็นส่วนหนึ่งของโมเดลที่กว้างขึ้นซึ่งพยายามสร้างอินพุตใหม่
ในเรื่องนี้ Lstm อยู่ภายใต้การดูแลหรือไม่?
มันคือ ดูแล อัลกอริทึมการเรียนรู้ ในแง่ที่ว่าคุณต้องมีป้ายกำกับเอาต์พุตในทุกขั้นตอน อย่างไรก็ตาม คุณสามารถใช้ LSTM ในโหมด generative เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์… แต่นั่นคือหลังจากที่คุณฝึกฝนใน a ดูแล แฟชั่น.
ที่ด้านบนนี้ Autoencoders ไม่มีการควบคุมดูแลหรือไม่ ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ ถือเป็น ไม่ได้ดูแล เทคนิคการเรียนรู้เนื่องจากไม่จำเป็นต้องมีป้ายกำกับที่ชัดเจนในการฝึก แต่เพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้นพวกเขาจะดูแลตนเองเพราะพวกเขาสร้างป้ายกำกับของตนเองจากข้อมูลการฝึกอบรม
คำถามก็คือ RNN อยู่ภายใต้การดูแลหรือไม่อยู่ภายใต้การดูแล?
คอมเพรสเซอร์ประวัติประสาทคือ ไม่ได้ดูแล สแต็คของ RNN ด้วยความสามารถในการคาดการณ์ที่เรียนรู้ได้มากมายในลำดับข้อมูลที่เข้ามา ระดับสูงสุด RNN สามารถใช้ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล เพื่อจำแนกลำดับขั้นลึกได้อย่างง่ายดายด้วยช่วงเวลาที่ยาวนานระหว่างเหตุการณ์สำคัญ
Lstm เป็นประเภท RNN หรือไม่
หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว ( LSTM ) เป็นโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ ( RNN ) สถาปัตยกรรมที่ใช้ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก ต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมแบบ feedforward มาตรฐาน LSTM มีการเชื่อมต่อข้อเสนอแนะ
แนะนำ:
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 Lstm คืออะไร?
หน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) เป็นสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมแบบเกิดซ้ำ (RNN) ซึ่งใช้ในด้านการเรียนรู้เชิงลึก เครือข่าย LSTM เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการจำแนก ประมวลผล และคาดการณ์โดยอิงตามข้อมูลอนุกรมเวลา เนื่องจากอาจมีความล่าช้าของระยะเวลาที่ไม่ทราบสาเหตุระหว่างเหตุการณ์สำคัญในอนุกรมเวลา
Lstm ดีสำหรับอนุกรมเวลาหรือไม่?
การใช้ LSTM เพื่อคาดการณ์อนุกรมเวลา RNN's (LSTM's) ค่อนข้างดีในการแยกรูปแบบในพื้นที่คุณสมบัติอินพุต โดยที่ข้อมูลที่ป้อนเข้าครอบคลุมลำดับที่ยาว ด้วยสถาปัตยกรรม gated ของ LSTM ที่มีความสามารถในการจัดการสถานะหน่วยความจำ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับปัญหาดังกล่าว