Hvad er Lstm-algoritme?
Hvad er Lstm-algoritme?

Video: Hvad er Lstm-algoritme?

Video: Hvad er Lstm-algoritme?
Video: What is LSTM (Long Short Term Memory)? 2024, November
Anonim

Lang korttidshukommelse ( LSTM ) er et kunstigt tilbagevendende neuralt netværk ( RNN ) arkitektur brugt inden for deep learning. LSTM netværk er velegnede til at klassificere, behandle og lave forudsigelser baseret på tidsseriedata, da der kan være forsinkelser af ukendt varighed mellem vigtige begivenheder i en tidsserie.

Desuden, hvordan forklarer du Lstm?

An LSTM har et lignende kontrolflow som et tilbagevendende neuralt netværk. Den behandler data, der videregiver information, efterhånden som den forplanter sig fremad. Forskellene er operationerne inden for LSTM'er celler. Disse operationer bruges til at tillade LSTM at beholde eller glemme information.

Hvad er outputtet af Lstm? Det produktion af en LSTM celle eller lag af celler kaldes den skjulte tilstand. Dette er forvirrende, fordi hver LSTM celle bevarer en indre tilstand, der ikke er det produktion , kaldet celletilstanden, eller c.

Derfor er Lstm bedre end RNN?

Det kan vi sige, når vi flytter fra RNN til LSTM (Long Short-Term Memory), introducerer vi flere og flere styreknapper, som styrer flowet og blandingen af input i henhold til trænede vægte. Så, LSTM giver os den mest kontrol-evne og dermed, Bedre Resultater. Men kommer også med mere kompleksitet og driftsomkostninger.

Er Lstm en type RNN?

LSTM Netværk. Langtidshukommelsesnetværk - normalt bare kaldet "LSTM'er" - er noget særligt slags RNN , i stand til at lære langsigtede afhængigheder. I standard RNN'er vil dette gentagne modul have en meget enkel struktur, såsom et enkelt tanh-lag. Det gentagende modul i en standard RNN indeholder et enkelt lag.

Anbefalede: