Čo je algoritmus Lstm?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Naposledy zmenené: 2023-12-15 23:53

Krátkodobá dlhodobá pamäť ( LSTM ) je umelá rekurentná neurónová sieť ( RNN ) architektúra používaná v oblasti hlbokého učenia. LSTM siete sú vhodné na klasifikáciu, spracovanie a vytváranie predpovedí na základe údajov z časových radov, pretože medzi dôležitými udalosťami v časovom rade môžu existovať oneskorenia neznámeho trvania.

Navyše, ako vysvetľujete Lstm?

An LSTM má podobný riadiaci tok ako rekurentná neurónová sieť. Spracováva údaje, ktoré odovzdávajú informácie, keď sa šíria ďalej. Rozdiely sú operácie v rámci LSTM bunky. Tieto operácie sa používajú na umožnenie LSTM uchovávať alebo zabudnúť informácie.

Aký je tiež výstup Lstm? The výkon z an LSTM bunka alebo vrstva buniek sa nazýva skrytý stav. To je mätúce, pretože každý LSTM bunka si zachováva vnútorný stav, ktorý nie je výkon , nazývaný stav bunky, alebo c.

Prečo je teda Lstm lepší ako RNN?

Môžeme to povedať, keď sa pohneme z RNN do LSTM (Long Short-Term Memory), predstavujeme viac a viac ovládacích gombíkov, ktoré ovládajú tok a miešanie vstupov podľa natrénovaných váh. takže, LSTM nám dáva najväčšiu schopnosť kontroly, a teda lepšie Výsledky. Ale prichádza aj s väčšou zložitosťou a prevádzkovými nákladmi.

Je Lstm typom RNN?

LSTM siete. Siete s dlhou krátkodobou pamäťou – zvyčajne nazývané len „LSTM“– sú špecialitou druh RNN , schopný naučiť sa dlhodobým závislostiam. V štandardných RNN bude mať tento opakujúci sa modul veľmi jednoduchú štruktúru, ako je jedna tanh vrstva. Opakovací modul v štandarde RNN obsahuje jednu vrstvu.