Ce este algoritmul Lstm?
Ce este algoritmul Lstm?

Video: Ce este algoritmul Lstm?

Video: Ce este algoritmul Lstm?
Video: Deep Learning: Long Short-Term Memory Networks (LSTMs) 2024, Noiembrie
Anonim

Memoria pe termen lung ( LSTM ) este o rețea neuronală recurentă artificială ( RNN ) arhitectură utilizată în domeniul învățării profunde. LSTM rețelele sunt potrivite pentru clasificarea, procesarea și realizarea de predicții pe baza datelor din seria temporală, deoarece pot exista decalaje de durată necunoscută între evenimentele importante dintr-o serie temporală.

Mai mult, cum explicați Lstm?

Un LSTM are un flux de control similar cu o rețea neuronală recurentă. Procesează datele care transmit informații pe măsură ce se propagă înainte. Diferențele sunt operațiunile din cadrul LSTM-uri celule. Aceste operațiuni sunt utilizate pentru a permite LSTM pentru a păstra sau a uita informații.

De asemenea, care este rezultatul Lstm? The ieșire a unui LSTM celula sau stratul de celule se numește stare ascunsă. Acest lucru este confuz, pentru că fiecare LSTM celula păstrează o stare internă care nu este ieșire , numită starea celulei sau c.

Prin urmare, de ce este Lstm mai bun decât RNN?

Putem spune că, atunci când ne mutăm de la RNN la LSTM (Memorie pe termen lung), introducem din ce în ce mai multe butoane de control, care controlează fluxul și amestecarea intrărilor conform greutăților antrenate. Asa de, LSTM ne oferă cea mai mare capacitate de control și, prin urmare, Mai bine Rezultate. Dar vine și cu mai multă complexitate și cost de operare.

Este Lstm un tip de RNN?

LSTM Rețele. Rețelele de memorie pe termen lung pe termen scurt – de obicei numite doar „LSTM” – sunt speciale un fel de RNN , capabil să învețe dependențe pe termen lung. În RNN-urile standard, acest modul repetat va avea o structură foarte simplă, cum ar fi un singur strat tanh. Modulul repetat într-un standard RNN conține un singur strat.

Recomandat: