Τι είναι ο αλγόριθμος Lstm;

2024 Συγγραφέας: Lynn Donovan | [email protected]. Τελευταία τροποποίηση: 2023-12-15 23:45

Μακροπρόθεσμη μνήμη ( LSTM ) είναι ένα τεχνητό επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο ( RNN ) αρχιτεκτονική που χρησιμοποιείται στον τομέα της βαθιάς μάθησης. LSTM Τα δίκτυα είναι κατάλληλα για την ταξινόμηση, την επεξεργασία και την πραγματοποίηση προβλέψεων με βάση δεδομένα χρονοσειρών, καθώς μπορεί να υπάρχουν καθυστερήσεις άγνωστης διάρκειας μεταξύ σημαντικών γεγονότων σε μια χρονοσειρά.

Επιπλέον, πώς εξηγείτε το Lstm;

Ενα LSTM έχει παρόμοια ροή ελέγχου με ένα επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο. Επεξεργάζεται δεδομένα που διαβιβάζουν πληροφορίες καθώς αυτές διαδίδονται προς τα εμπρός. Οι διαφορές είναι οι λειτουργίες εντός του LSTM's κύτταρα. Αυτές οι λειτουργίες χρησιμοποιούνται για να επιτρέψουν την LSTM να κρατήσει ή να ξεχάσει πληροφορίες.

Επίσης, ποια είναι η έξοδος του Lstm; ο παραγωγή ενός LSTM κελί ή στρώμα κελιών ονομάζεται κρυφή κατάσταση. Αυτό προκαλεί σύγχυση, γιατί το καθένα LSTM Το κύτταρο διατηρεί μια εσωτερική κατάσταση που δεν είναι παραγωγή , που ονομάζεται κατάσταση κελιού, ή γ.

Επομένως, γιατί το Lstm είναι καλύτερο από το RNN;

Μπορούμε να το πούμε αυτό, όταν μετακινηθούμε από RNN προς το LSTM (Μακροπρόθεσμη Μνήμη), εισάγουμε περισσότερα και περισσότερα κουμπιά ελέγχου, τα οποία ελέγχουν τη ροή και την ανάμειξη των εισόδων σύμφωνα με τα εκπαιδευμένα βάρη. Ετσι, LSTM μας δίνει τη μεγαλύτερη ικανότητα ελέγχου και έτσι, Καλύτερα Αποτελέσματα. Έρχεται όμως και με περισσότερη πολυπλοκότητα και λειτουργικό κόστος.

Είναι το Lstm ένας τύπος RNN;

LSTM Δίκτυα. Τα δίκτυα μακροπρόθεσμης βραχυπρόθεσμης μνήμης – που συνήθως ονομάζονται απλώς «LSTMs» – είναι ένα ιδιαίτερο είδος RNN , ικανό να μάθει μακροχρόνιες εξαρτήσεις. Στα τυπικά RNN, αυτή η επαναλαμβανόμενη μονάδα θα έχει μια πολύ απλή δομή, όπως ένα στρώμα tanh. Η επαναλαμβανόμενη ενότητα σε ένα πρότυπο RNN περιέχει ένα μόνο στρώμα.