Ответ на данный вопрос позволяет понять, как устроена и работает архитектура LSTM, что позволяет лучше понять ее принципы и применение ...
Подпишитесь на нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Войдите в нашу социальную систему вопросов и ответов, чтобы задавать вопросы, отвечать на вопросы людей и общаться с другими людьми.
Забыли пароль? Пожалуйста, введите Ваш адрес электронной почты. Вы получите ссылку с помощью которой создадите новый пароль по электронной почте.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом вопросе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом ответе.
Пожалуйста, кратко объясните, почему, по вашему мнению, следует сообщить об этом пользователе.
Архитектура LSTM (Long Short-Term Memory) состоит из следующих компонентов: 1. Входной слой (Input layer) - принимает входные данные и передает их в следующий слой. 2. Воротной слой (Gate layer) - состоит из трех ворот: входного, забывания и выходного. Они регулируют поток информации внутри LSTM и пПодробнее
Архитектура LSTM (Long Short-Term Memory) состоит из следующих компонентов:
1. Входной слой (Input layer) — принимает входные данные и передает их в следующий слой.
2. Воротной слой (Gate layer) — состоит из трех ворот: входного, забывания и выходного. Они регулируют поток информации внутри LSTM и помогают избежать проблемы затухающего градиента.
3. Ячейка памяти (Memory cell) — хранит информацию о предыдущих состояниях и управляет потоком информации через ворота.
4. Скрытый слой (Hidden layer) — принимает выходные данные от ячейки памяти и передает их в следующий слой.
5. Выходной слой (Output layer) — преобразует выходные данные скрытого слоя в нужный формат (например, вероятности для классификации).
6. Функция активации (Activation function) — применяется к выходным данным скрытого слоя для добавления нелинейности в модель.
7. Сеть обратного распространения ошибки (Backpropagation network) — используется для обучения модели путем корректировки весов внутри LSTM.
8. Входные данные (Input data) — представляют собой последовательность входных векторов, которые подаются на входной слой LSTM.
9. Выходные данные (Output data) — представляют собой результат работы LSTM, например, предсказание класса или последовательность выходных векторов для генерации текста.
10. Веса (Weights) — параметры модели, которые обучаются в процессе обучения и определяют, как информация будет передаваться через LSTM.
11. Функция потерь (Loss function) — используется для оценки ошибки модели и определения, какие веса нужно корректировать в процессе обучения.
12. Оптимизатор (Optimizer) — алгоритм, который используется для обновления весов внутри LSTM в процессе обучения. Например, Adam, SGD или RMSprop.
Видеть меньше