Ano ang Lstm algorithm?
Ano ang Lstm algorithm?

Video: Ano ang Lstm algorithm?

Video: Ano ang Lstm algorithm?
Video: Deep Learning: Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) 2024, Nobyembre
Anonim

Mahabang panandaliang memorya ( LSTM ) ay isang artipisyal na paulit-ulit na neural network ( RNN ) arkitektura na ginagamit sa larangan ng malalim na pag-aaral. LSTM Ang mga network ay angkop na angkop sa pag-uuri, pagproseso at paggawa ng mga hula batay sa data ng serye ng oras, dahil maaaring may mga pagkahuli ng hindi kilalang tagal sa pagitan ng mahahalagang kaganapan sa isang serye ng panahon.

At saka, paano mo ipapaliwanag ang Lstm?

An LSTM ay may katulad na daloy ng kontrol bilang isang paulit-ulit na neural network. Pinoproseso nito ang data na nagpapasa sa impormasyon habang ito ay nagpapalaganap pasulong. Ang mga pagkakaiba ay ang mga operasyon sa loob ng Mga LSTM mga selula. Ang mga operasyong ito ay ginagamit upang payagan ang LSTM upang panatilihin o kalimutan ang impormasyon.

Gayundin, ano ang output ng Lstm? Ang output ng LSTM ang cell o layer ng mga cell ay tinatawag na hidden state. Ito ay nakalilito, dahil ang bawat isa LSTM ang cell ay nagpapanatili ng panloob na estado na hindi output , tinatawag na cell state, o c.

Dahil dito, bakit mas mahusay ang Lstm kaysa sa RNN?

Masasabi natin iyan, kapag tayo ay lumipat mula RNN sa LSTM (Long Short-Term Memory), nagpapakilala kami ng higit at higit pang mga controling knobs, na kumokontrol sa daloy at paghahalo ng mga Input ayon sa sinanay na Mga Timbang. Kaya, LSTM nagbibigay sa amin ng pinakamaraming kakayahang kontrolin at sa gayon, Mas mabuti Mga resulta. Ngunit mayroon ding mas kumplikado at Gastos sa Operating.

Ang Lstm ba ay isang uri ng RNN?

LSTM Mga network. Ang mga network ng Long Short Term Memory – karaniwang tinatawag lang na “LSTMs” – ay isang espesyal uri ng RNN , may kakayahang matuto ng mga pangmatagalang dependencies. Sa mga karaniwang RNN, ang umuulit na module na ito ay magkakaroon ng napakasimpleng istraktura, tulad ng isang solong tanh layer. Ang umuulit na module sa isang pamantayan RNN naglalaman ng isang solong layer.

Inirerekumendang: