Что такое алгоритм Lstm?

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

Кратковременная долговременная память ( LSTM ) - искусственная рекуррентная нейронная сеть ( RNN ) архитектура, используемая в области глубокого обучения. LSTM сети хорошо подходят для классификации, обработки и прогнозирования на основе данных временных рядов, поскольку между важными событиями временного ряда могут быть запаздывания неизвестной продолжительности.

Более того, как вы объясните Lstm?

An LSTM имеет такой же поток управления, что и рекуррентная нейронная сеть. Он обрабатывает данные, передаваемые по мере распространения информации. Различия заключаются в операциях внутри LSTM клетки. Эти операции используются для того, чтобы LSTM сохранить или забыть информацию.

Кроме того, что выводит Lstm? В выход из LSTM ячейка или слой ячеек называется скрытым состоянием. Это сбивает с толку, потому что каждый LSTM ячейка сохраняет внутреннее состояние, которое не выход , называемое состоянием ячейки, или c.

В связи с этим, чем Lstm лучше, чем RNN?

Мы можем сказать, что когда мы переезжаем из RNN к LSTM (Долгосрочная краткосрочная память), мы вводим все больше и больше управляющих ручек, которые управляют потоком и смешиванием входных данных в соответствии с обученными весами. Так, LSTM дает нам максимальную управляемость и, таким образом, Лучше Полученные результаты. Но также имеет большую сложность и эксплуатационные расходы.

Lstm - это разновидность RNN?

LSTM Сети. Сети с долговременной краткосрочной памятью - обычно называемые «LSTM» - это особый вид РНС , способный изучать долгосрочные зависимости. В стандартных RNN этот повторяющийся модуль будет иметь очень простую структуру, такую как один слой tanh. Повторяющийся модуль в стандарте RNN содержит один слой.