Video: Lstm көзөмөлдөбү же көзөмөлсүзбү?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Акыркы өзгөртүү: 2023-12-15 23:50
Алар а көзөмөлсүз окутуу ыкмасы, техникалык жактан болсо да, алар колдонуу менен окутулат көзөмөлдөгөн үйрөнүү ыкмалары, өз алдынча деп аталат көзөмөлдөгөн . Алар, адатта, киргизүүнү кайра түзүүгө аракет кылган кеңири моделдин бир бөлүгү катары окутулат.
Буга байланыштуу Lstm көзөмөлгө алынабы?
Бул көзөмөлдөгөн үйрөнүү алгоритми, ар бир кадамда чыгаруу энбелгилери болушу керек деген мааниде. Бирок, сиз колдоно аласыз LSTM синтетикалык маалыматтарды түзүү үчүн генеративдик режимде… бирок, бул сиз аны а көзөмөлдөгөн мода.
Жогорудагылардан тышкары, Autoencoders көзөмөлсүзбү? Autoencoders а болуп эсептелет көзөмөлсүз үйрөнүү техникасы, анткени алар машыгуу үчүн ачык белгилердин кереги жок. Бирок тагыраак айтканда, алар өз алдынча көзөмөлдөнөт, анткени алар окуу маалыматтарынан өздөрүнүн энбелгилерин жаратышат.
Ошондой эле суроо туулат, RNN көзөмөлдөнөбү же көзөмөлсүзбү?
Нейрондук тарых компрессору бир көзөмөлсүз RNN стек. Кирүүчү маалыматтардын ырааттуулугунда көптөгөн үйрөнүүгө боло турган алдын ала билүүнү эске алганда, эң жогорку деңгээл RNN колдонсо болот көзөмөлдөгөн окуу маанилүү окуялардын ортосундагы узак аралыктар менен да терең ырааттуулукту оңой классификациялоо.
Lstm RNNдин бир түрүбү?
Узак кыска мөөнөттүү эс тутум ( LSTM ) жасалма кайталануучу нейрон тармагы ( RNN ) терен уйренуу тармагында колдонулган архитектура. Стандарттуу нейрондук тармактардан айырмаланып, LSTM пикир байланыштары бар.
Сунушталууда:
Машина үйрөнүү көзөмөлсүзбү?
Көзөмөлсүз окутуу - бул машинаны үйрөнүү ыкмасы, анда моделди көзөмөлдөөнүн кереги жок. Көзөмөлсүз машина үйрөнүү сизге берилиштерде белгисиз үлгүлөрдү табууга жардам берет. Кластерлөө жана Ассоциациялоо Көзөмөлсүз окутуунун эки түрү
Lstm убакыт сериясы деген эмне?
Керас менен Pythonдо LSTM кайталануучу нейрон тармактары менен убакыт серияларын болжолдоо. Узак кыска мөөнөттүү эс тутум тармагы же LSTM тармагы терең үйрөнүүдө колдонулган кайталануучу нейрондук тармактын бир түрү, анткени абдан чоң архитектураларды ийгиликтүү үйрөтсө болот
Lstm параметрлердин санын кантип эсептейт?
Демек, сиздин баалуулуктарыңыз боюнча. Аны формулага киргизүү төмөнкүнү берет:->(n=256,m=4096),параметрлердин жалпы саны 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Салмактардын саны кайталануучу байланыштар үчүн 28 = 16 (сан_бирдик * сан_бирдиктер) + киргизүү үчүн 12 (input_dim * num_units)
Lstm алгоритми деген эмне?
Узак кыска мөөнөттүү эс тутум (LSTM) - терең үйрөнүү тармагында колдонулган жасалма кайталануучу нейрондук тармак (RNN) архитектурасы. LSTM тармактары убакыт сериясынын маалыматтарынын негизинде классификациялоого, кайра иштетүүгө жана болжолдоолорго ылайыктуу, анткени убакыт сериясындагы маанилүү окуялардын ортосунда белгисиз узактыктагы артта калуулар болушу мүмкүн
Lstm убакыт сериялары үчүн жакшыбы?
Убакыт серияларын болжолдоо үчүн LSTMдерди колдонуу. RNN's (LSTM's) киргизүү маалыматтары узун ырааттуулуктарды камтыган киргизүү өзгөчөлүктөрү мейкиндигинде үлгүлөрдү алууда абдан жакшы. Эс тутумунун абалын башкаруу жөндөмүнө ээ болгон LSTMнин дарбазалуу архитектурасын эске алуу менен, алар мындай көйгөйлөр үчүн идеалдуу