Video: Cos'è l'algoritmo Lstm?
2024 Autore: Lynn Donovan | [email protected]. Ultima modifica: 2023-12-15 23:49
Memoria a lungo termine ( LSTM ) è una rete neurale ricorrente artificiale ( RNN ) architettura utilizzata nel campo del deep learning. LSTM le reti sono adatte a classificare, elaborare e fare previsioni basate su dati di serie temporali, poiché possono esserci ritardi di durata sconosciuta tra eventi importanti in una serie temporale.
Inoltre, come spieghi Lstm?
Un LSTM ha un flusso di controllo simile a quello di una rete neurale ricorrente. Elabora i dati che passano le informazioni mentre si propagano in avanti. Le differenze sono le operazioni all'interno del LSTM cellule. Queste operazioni servono per consentire il LSTM conservare o dimenticare informazioni.
Inoltre, qual è l'output di Lstm? Il produzione di un LSTM cella o strato di celle è chiamato stato nascosto. Questo è fonte di confusione, perché ciascuno LSTM la cella mantiene uno stato interno che non lo è produzione , chiamato stato della cella, o c.
Di conseguenza, perché Lstm è migliore di RNN?
Possiamo dire che, quando ci spostiamo da RNN a LSTM (Long Short-Term Memory), stiamo introducendo sempre più manopole di controllo, che controllano il flusso e la miscelazione degli input secondo i pesi allenati. Così, LSTM ci dà la massima capacità di controllo e quindi, Meglio Risultati. Ma arriva anche con più complessità e costi operativi.
Lstm è un tipo di RNN?
LSTM Reti. Le reti di memoria a lungo termine a breve termine - di solito chiamate semplicemente "LSTM" - sono speciali tipo di RNN , in grado di apprendere le dipendenze a lungo termine. Negli RNN standard, questo modulo ripetuto avrà una struttura molto semplice, come un singolo strato tanh. Il modulo ripetitivo in uno standard RNN contiene un unico strato.
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