Lstm algoritmi nima?

2024 Muallif: Lynn Donovan | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2023-12-15 23:54

Uzoq qisqa muddatli xotira ( LSTM ) sun'iy takrorlanuvchi neyron tarmoq ( RNN ) chuqur o'rganish sohasida qo'llaniladigan arxitektura. LSTM tarmoqlar vaqt seriyasidagi ma'lumotlar asosida tasniflash, qayta ishlash va bashorat qilish uchun juda mos keladi, chunki vaqt seriyasidagi muhim voqealar o'rtasida noma'lum davomiylikdagi kechikishlar bo'lishi mumkin.

Bundan tashqari, Lstmni qanday tushuntirasiz?

An LSTM takrorlanuvchi neyron tarmog'iga o'xshash boshqaruv oqimiga ega. U oldinga tarqaladigan ma'lumotni qayta ishlaydi. Farqlar ichidagi operatsiyalardir LSTM hujayralar. Ushbu operatsiyalar ruxsat berish uchun ishlatiladi LSTM ma'lumotni saqlash yoki unutish uchun.

Bundan tashqari, Lstm ning chiqishi nima? The chiqish ning LSTM hujayra yoki hujayralar qatlami yashirin holat deb ataladi. Bu chalkash, chunki har bir LSTM hujayra bo'lmagan ichki holatni saqlab qoladi chiqish , hujayra holati deb ataladi yoki c.

Nima uchun Lstm RNN dan yaxshiroq?

Buni biz ko'chib o'tganimizda aytishimiz mumkin RNN uchun LSTM (Uzoq qisqa muddatli xotira), biz o'rgatilgan Og'irliklar bo'yicha kirishlar oqimini va aralashtirishni boshqaradigan ko'proq va ko'proq boshqaruv tugmalarini joriy qilmoqdamiz. Shunday qilib, LSTM bizga eng ko'p nazorat qilish qobiliyatini beradi va shuning uchun Yaxshisi Natijalar. Shu bilan birga, ko'proq murakkablik va operatsion xarajatlar bilan birga keladi.

Lstm RNN turimi?

LSTM Tarmoqlar. Uzoq qisqa muddatli xotira tarmoqlari - odatda "LSTM" deb nomlanadi - bu alohida RNN turi , uzoq muddatli bog'liqliklarni o'rganishga qodir. Standart RNNlarda bu takrorlanuvchi modul juda oddiy tuzilishga ega bo'ladi, masalan, bitta tanh qatlami. Standartda takrorlanuvchi modul RNN bitta qatlamni o'z ichiga oladi.