מהו אלגוריתם Lstm?

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

זיכרון לטווח קצר ( LSTM ) היא רשת עצבית חוזרת מלאכותית ( RNN ) ארכיטקטורה המשמשת בתחום הלמידה העמוקה. LSTM רשתות מתאימות היטב לסיווג, עיבוד וביצוע תחזיות על סמך נתוני סדרות זמן, מכיוון שיכולים להיות השהיות של משך זמן לא ידוע בין אירועים חשובים בסדרת זמן.

יתר על כן, איך אתה מסביר את Lstm?

א LSTM יש זרימת בקרה דומה לרשת עצבית חוזרת. הוא מעבד נתונים המעבירים מידע תוך כדי התפשטותם קדימה. ההבדלים הם הפעולות בתוך של LSTM תאים. פעולות אלו משמשות כדי לאפשר את LSTM לשמור או לשכוח מידע.

כמו כן, מהי הפלט של Lstm? ה תְפוּקָה של LSTM תא או שכבת תאים נקראים המצב הנסתר. זה מבלבל, כי כל אחד LSTM התא שומר על מצב פנימי שאינו תְפוּקָה , הנקרא מצב התא, או ג.

מזה, מדוע Lstm עדיף על RNN?

אנחנו יכולים להגיד את זה, כשאנחנו עוברים מ RNN ל LSTM (זיכרון לטווח קצר), אנו מציגים יותר ויותר ידיות שליטה, השולטות בזרימה ובערבוב של כניסות לפי משקלים מאומנים. לכן, LSTM נותן לנו את מירב יכולת השליטה ובכך, טוב יותר תוצאות. אבל מגיע גם עם יותר מורכבות ועלות תפעול.

האם Lstm הוא סוג של RNN?

LSTM רשתות. רשתות זיכרון לטווח קצר - בדרך כלל פשוט נקראות "LSTMs" - הן מיוחדות סוג של RNN , מסוגל ללמוד תלות ארוכת טווח. ב-RNNs סטנדרטיים, למודול החוזר הזה יהיה מבנה פשוט מאוד, כגון שכבת tanh אחת. המודול החוזר בתקן RNN מכיל שכבה אחת.