Как Lstm рассчитывает количество параметров?

2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последнее изменение: 2023-12-15 23:52

Итак, в соответствии с вашими ценностями. Ввод его в формулу дает: -> (n = 256, m = 4096), всего количество параметров 4 * ((256 * 256) + (256 * 4096) + (256)) = 4 * (1114368) = 4457472. количество весов является 28 = 16 (num_units * num_units) для повторяющихся соединений + 12 (input_dim * num_units) для ввода.

Также спросили, как узнать количество параметров?

К вычислить обучаемый параметры здесь все, что нам нужно сделать, это просто умножить на форму ширины m, высоты n и учесть все такие фильтры k. Не забывайте термин смещения для каждого фильтра. Количество параметров в слое CONV будет: ((m * n) +1) * k), добавлено 1 из-за смещения для каждого фильтра.

Точно так же, сколько скрытых юнитов есть в Lstm? An LSTM сеть. Сеть имеет пять входов единицы , а скрытый слой состоит из двух LSTM блоки памяти и три выхода единицы . Каждый блок памяти имеет четыре входа, но только один выход.

Впоследствии также может возникнуть вопрос, а как найти количество параметров в RNN?

1 ответ. Сущности W, U и V используются на всех этапах RNN и это единственные параметры в модели, изображенной на рисунке. Следовательно количество параметров выучить во время тренировки = dim (W) + dim (V) + dim (U). На основании данных в вопросе это = n2 + kn + nm.

Сколько слоев в Lstm?

Обычно 2 слои показали, что этого достаточно для обнаружения более сложных функций. Более слои может быть лучше, но и труднее тренироваться. Как правило - 1 скрытый слой работать с такими простыми проблемами, как эта, и двух достаточно, чтобы найти достаточно сложные функции.