In che modo Lstm calcola il numero di parametri?
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Video: In che modo Lstm calcola il numero di parametri?

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Anonim

Quindi, secondo i tuoi valori. Aggiungendolo alla formula si ottiene:->(n=256, m=4096), totale il numero di parametri è 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Il numero di pesi è 28 = 16 (num_units * num_units) per le connessioni ricorrenti + 12 (input_dim * num_units) per l'input.

Inoltre ha chiesto, come si fa a trovare il numero di parametri?

Per calcolare l'imparabile parametri qui, tutto ciò che dobbiamo fare è moltiplicare per la forma di larghezza m, altezza n e tenere conto di tutti questi filtri k. Non dimenticare il termine di bias per ciascuno dei filtri. Numero di parametri in un livello CONV sarebbe: ((m * n)+1)*k), aggiunto 1 a causa del termine di bias per ciascun filtro.

Allo stesso modo, quante unità nascoste ha Lstm? Un LSTM Rete. La rete ha cinque ingressi unità , un livello nascosto composto da due LSTM blocchi di memoria e tre uscite unità . Ogni blocco di memoria ha quattro ingressi ma solo un'uscita.

Successivamente, ci si potrebbe anche chiedere, come si trova il numero di parametri in RNN?

1 risposta. Le entità W, U e V sono condivise da tutti i passaggi del RNN e questi sono gli unici parametri nel modello descritto in figura. Quindi numero di parametri da apprendere durante l'allenamento = dim(W)+dim(V)+dim(U). Sulla base dei dati nella domanda this = n2+kn+nm.

Quanti strati ha Lstm?

In genere, 2 strati hanno dimostrato di essere sufficienti per rilevare caratteristiche più complesse. Di più strati può essere migliore ma anche più difficile da addestrare. Come regola generale - 1 nascosto strato lavorare con problemi semplici, come questo, e due sono sufficienti per trovare funzionalità ragionevolmente complesse.

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