Paano kinakalkula ng Lstm ang bilang ng mga parameter?

2024 May -akda: Lynn Donovan | [email protected]. Huling binago: 2023-12-15 23:54

Kaya, ayon sa iyong mga halaga. Ang pagpapakain nito sa formula ay nagbibigay ng:->(n=256, m=4096), kabuuan bilang ng mga parameter ay 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Ang numero ng mga timbang ay 28 = 16 (num_units * num_units) para sa mga paulit-ulit na koneksyon + 12 (input_dim * num_units) para sa input.

Tinanong din, paano mo mahahanap ang bilang ng mga parameter?

Upang kalkulahin ang matututunan mga parameter dito, ang kailangan lang nating gawin ay i-multiply lamang ang sa pamamagitan ng hugis ng lapad m, taas n at account para sa lahat ng naturang mga filter k. Huwag kalimutan ang bias na termino para sa bawat filter. Bilang ng mga parameter sa isang CONV layer ay magiging: ((m * n)+1)*k), idinagdag ng 1 dahil sa bias na termino para sa bawat filter.

Gayundin, gaano karaming mga nakatagong yunit mayroon ang Lstm? An LSTM network. Ang network ay may limang input mga yunit , a nakatagong layer binubuo ng dalawa LSTM mga bloke ng memorya at tatlong output mga yunit . Ang bawat bloke ng memorya ay may apat na input ngunit isang output lamang.

Kasunod nito, maaari ring magtanong, paano mo mahahanap ang bilang ng mga parameter sa RNN?

1 Sagot. Ang mga entity na W, U at V ay ibinabahagi ng lahat ng hakbang ng RNN at ang mga ito ay ang tanging mga parameter sa modelong inilarawan sa figure. Kaya naman bilang ng mga parameter na matutunan habang nagsasanay = dim(W)+dim(V)+dim(U). Batay sa datos sa tanong na ito ay = n2+kn+nm.

Ilang layer mayroon ang Lstm?

Sa pangkalahatan, 2 mga layer ay nagpakita na sapat na upang makita ang mas kumplikadong mga tampok. Higit pa mga layer maaaring maging mas mahusay ngunit mas mahirap ding sanayin. Bilang isang pangkalahatang tuntunin ng hinlalaki - 1 nakatago layer gumana sa mga simpleng problema, tulad nito, at ang dalawa ay sapat na upang makahanap ng makatuwirang kumplikadong mga tampok.