Lstm چگونه تعداد پارامترها را محاسبه می کند؟

2024 نویسنده: Lynn Donovan | [email protected]. آخرین اصلاح شده: 2023-12-15 23:46

بنابراین، با توجه به ارزش های شما. وارد کردن آن به فرمول به دست می‌آید:->(n=256، m=4096)، کل تعداد پارامترها است 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. عدد از وزنه ها است 28 = 16 (تعداد_واحد * تعداد_واحد) برای اتصالات مکرر + 12 (input_dim * num_units) برای ورودی.

همچنین پرسیده شد چگونه تعداد پارامترها را پیدا می کنید؟

به محاسبه آموختنی مولفه های در اینجا، تنها کاری که باید انجام دهیم این است که فقط مقدار را در شکل عرض m، ارتفاع n ضرب کرده و تمام فیلترهای این چنینی k را محاسبه کنیم. اصطلاح سوگیری برای هر یک از فیلترها را فراموش نکنید. تعداد پارامترها در یک لایه CONV عبارت است از: ((m * n)+1)*k)، به دلیل عبارت بایاس برای هر فیلتر، 1 اضافه می شود.

به همین ترتیب، Lstm چند واحد مخفی دارد؟ یک LSTM شبکه. شبکه دارای پنج ورودی است واحدها ، آ لایه پنهان مرکب از دو LSTM بلوک های حافظه و سه خروجی واحدها . هر بلوک حافظه دارای چهار ورودی اما تنها یک خروجی است.

متعاقباً، ممکن است بپرسید، چگونه تعداد پارامترها را در RNN پیدا می کنید؟

1 پاسخ. موجودیت های W, U و V توسط تمام مراحل از به اشتراک گذاشته می شوند RNN و اینها تنها هستند مولفه های در مدلی که در شکل توضیح داده شده است. از این رو تعداد پارامترها یادگیری در حین آموزش = dim(W)+dim(V)+dim(U). بر اساس داده های سوال این = n2+kn+nm.

Lstm چند لایه دارد؟

به طور کلی، 2 لایه های نشان داده اند که برای شناسایی ویژگی های پیچیده تر کافی هستند. بیشتر لایه های می تواند بهتر باشد اما همچنین سخت تر برای آموزش. به عنوان یک قانون کلی - 1 پنهان لایه با مشکلات ساده ای مانند این کار کنید و دو مورد برای یافتن ویژگی های نسبتاً پیچیده کافی است.