Hvordan beregner Lstm antallet af parametre?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sidst ændret: 2023-12-15 23:45

Altså i henhold til dine værdier. Indføring af det i formlen giver:->(n=256, m=4096), i alt antal parametre er 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Den nummer af vægte er 28 = 16 (antal_enheder * antal_enheder) for de tilbagevendende forbindelser + 12 (input_dim * antal_enheder) for input.

Også spurgt, hvordan finder du antallet af parametre?

Til Beregn det lærebare parametre her skal vi bare gange med formen af bredden m, højden n og tage højde for alle sådanne filtre k. Glem ikke bias-udtrykket for hvert af filtrene. Antal parametre i et CONV-lag ville være: ((m * n)+1)*k), tilføjet 1 på grund af bias-termen for hvert filter.

Ligeledes, hvor mange skjulte enheder har Lstm? An LSTM netværk. Netværket har fem input enheder , a skjult lag sammensat af to LSTM hukommelsesblokke og tre udgange enheder . Hver hukommelsesblok har fire indgange, men kun én udgang.

Efterfølgende kan man også spørge, hvordan man finder antal parametre i RNN?

1 svar. Entiteterne W, U og V deles af alle trin i RNN og disse er de eneste parametre i modellen beskrevet på figuren. Derfor antal parametre skal læres under træning = dim(W)+dim(V)+dim(U). Baseret på data i spørgsmålet er dette = n2+kn+nm.

Hvor mange lag har Lstm?

Generelt 2 lag har vist sig at være nok til at opdage mere komplekse funktioner. Mere lag kan være bedre, men også sværere at træne. Som en generel tommelfingerregel - 1 skjult lag arbejde med simple problemer som dette, og to er nok til at finde rimeligt komplekse funktioner.