איך Lstm מחשב מספר פרמטרים?

2024 מְחַבֵּר: Lynn Donovan | [email protected]. שונה לאחרונה: 2023-12-15 23:47

אז לפי הערכים שלך. הזנתו לתוך הנוסחה נותן:->(n=256, m=4096), סך הכל מספר הפרמטרים הוא 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. ה- מספר של משקולות הוא 28 = 16 (num_units * num_units) עבור החיבורים החוזרים + 12 (input_dim * num_units) עבור קלט.

כמו כן נשאל, איך מוצאים את מספר הפרמטרים?

ל לחשב הניתנים ללמידה פרמטרים כאן, כל מה שעלינו לעשות הוא פשוט להכפיל את בצורת רוחב m, גובה n ולקחת בחשבון את כל המסננים k. אל תשכח את מונח ההטיה עבור כל אחד מהמסננים. מספר פרמטרים בשכבת CONV יהיה: ((m * n)+1)*k), נוסף 1 בגלל מונח ההטיה עבור כל מסנן.

באופן דומה, כמה יחידות נסתרות יש ל-Lstm? א LSTM רֶשֶׁת. לרשת יש חמישה כניסות יחידות , א שכבה נסתרת מורכב משניים LSTM בלוקי זיכרון ושלושה פלטים יחידות . לכל בלוק זיכרון יש ארבע כניסות אך רק פלט אחד.

לאחר מכן, אפשר גם לשאול, איך מוצאים מספר פרמטרים ב-RNN?

1 תשובה. הישויות W, U ו-V משותפות לכל השלבים של ה RNN ואלה הם היחידים פרמטרים בדגם המתואר באיור. לָכֵן מספר פרמטרים ללמוד תוך כדי אימון = עמום(W)+עמום(V)+עמום(U). בהתבסס על הנתונים בשאלה זה = n2+kn+nm.

כמה שכבות יש ל-Lstm?

באופן כללי, 2 שכבות הוכיחו שהם מספיקים כדי לזהות תכונות מורכבות יותר. יותר שכבות יכול להיות טוב יותר אבל גם קשה יותר לאימון. ככלל אצבע - 1 מוסתר שִׁכבָה לעבוד עם בעיות פשוטות, כמו זה, ושתיים מספיקות כדי למצוא תכונות מורכבות למדי.