Какво е Lstm алгоритъм?
Какво е Lstm алгоритъм?

Видео: Какво е Lstm алгоритъм?

Видео: Какво е Lstm алгоритъм?
Видео: LSTM - долгая краткосрочная память | #23 нейросети на Python 2024, Ноември
Anonim

Дългосрочна краткосрочна памет ( LSTM ) е изкуствена повтаряща се невронна мрежа ( RNN ) архитектура, използвана в областта на дълбокото обучение. LSTM мрежите са много подходящи за класифициране, обработка и изготвяне на прогнози въз основа на данни от времеви серии, тъй като може да има закъснения с неизвестна продължителност между важни събития в времеви ред.

Освен това, как обяснявате Lstm?

Ан LSTM има подобен контролен поток като повтаряща се невронна мрежа. Той обработва данни, предаващи информация, докато се разпространява напред. Разликите са операциите в рамките на LSTM клетки. Тези операции се използват за разрешаване на LSTM да запазите или забравите информация.

Също така, какъв е изходът на Lstm? В изход на LSTM клетка или слой от клетки се нарича скрито състояние. Това е объркващо, защото всеки LSTM клетката запазва вътрешно състояние, което не е изход , наречено клетъчно състояние, или c.

Следователно защо Lstm е по-добър от RNN?

Можем да кажем това, когато се преместим от RNN да се LSTM (Дългосрочна памет), ние въвеждаме все повече и повече контролни копчета, които контролират потока и смесването на входове според обучените тежести. Така, LSTM ни дава най-голяма контролна способност и по този начин, По-добре Резултати. Но също така идва с повече сложност и оперативни разходи.

Lstm е тип RNN?

LSTM мрежи. Мрежите за дългосрочна памет - обикновено наричани просто "LSTM" - са специални вид RNN , способен да учи дългосрочни зависимости. В стандартните RNN този повтарящ се модул ще има много проста структура, като например един слой tanh. Повтарящият се модул в стандарт RNN съдържа един слой.

Препоръчано: