Mis on Lstm algoritm?

2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-15 23:46

Pikaajaline lühimälu ( LSTM ) on kunstlik korduv närvivõrk ( RNN ) süvaõppe valdkonnas kasutatav arhitektuur. LSTM võrgud sobivad hästi aegridade andmetel põhinevate klassifitseerimise, töötlemise ja prognooside tegemiseks, kuna aegrea oluliste sündmuste vahel võib esineda teadmata kestusega viivitusi.

Veelgi enam, kuidas sa seletad Lstm-i?

An LSTM omab sarnast juhtimisvoogu kui korduval närvivõrgul. See töötleb andmeid, edastades teavet, kui see levib edasi. Erinevused seisnevad toimingutes LSTM-id rakud. Neid toiminguid kasutatakse selleks, et võimaldada LSTM teabe säilitamiseks või unustamiseks.

Samuti, mis on Lstm-i väljund? The väljund an LSTM rakku või rakukihti nimetatakse peidetud olekuks. See on segane, sest iga LSTM rakk säilitab sisemise oleku, mida ei ole väljund , mida nimetatakse raku olekuks või c.

Miks on Lstm parem kui RNN?

Seda võime öelda siis, kui lahkume RNN juurde LSTM (Long Short-Term Memory), võtame kasutusele rohkem ja rohkem juhtnuppe, mis juhivad sisendite voogu ja segamist vastavalt treenitud kaaludele. Niisiis, LSTM annab meile kõige suurema kontrollivõime ja seega Parem Tulemused. Kuid sellega kaasneb ka rohkem keerukust ja tegevuskulusid.

Kas Lstm on RNN-i tüüp?

LSTM Võrgud. Pikaajalised lühiajalised mäluvõrgud – mida tavaliselt nimetatakse lihtsalt “LSTM-ideks” – on erilised omamoodi RNN , mis on võimeline õppima pikaajalisi sõltuvusi. Standardsetes RNN-ides on sellel korduval moodulil väga lihtne struktuur, näiteks üks tanh-kiht. Korduv moodul standardis RNN sisaldab ühte kihti.