الگوریتم Lstm چیست؟

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

حافظه کوتاه مدت بلند مدت ( LSTM ) یک شبکه عصبی بازگشتی مصنوعی است ( RNN ) معماری مورد استفاده در زمینه یادگیری عمیق. LSTM شبکه‌ها برای طبقه‌بندی، پردازش و پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌های سری زمانی مناسب هستند، زیرا ممکن است بین رویدادهای مهم در یک سری زمانی تاخیرهایی با مدت زمان ناشناخته وجود داشته باشد.

علاوه بر این، Lstm را چگونه توضیح می دهید؟

یک LSTM دارای یک جریان کنترل مشابه به عنوان یک شبکه عصبی بازگشتی است. این داده ها را پردازش می کند که اطلاعات را هنگام انتشار به جلو منتقل می کند. تفاوت ها در عملیات در داخل است LSTM سلول ها. این عملیات برای اجازه دادن به LSTM برای حفظ یا فراموش کردن اطلاعات

همچنین خروجی Lstm چیست؟ را خروجی از یک LSTM سلول یا لایه ای از سلول ها حالت پنهان نامیده می شود. این گیج کننده است، زیرا هر یک LSTM سلول یک حالت داخلی را حفظ می کند که نیست خروجی ، به نام حالت سلولی یا c.

بنابراین، چرا Lstm بهتر از RNN است؟

ما می توانیم بگوییم که، زمانی که ما از RNN به LSTM (حافظه کوتاه مدت بلند مدت)، دستگیره های کنترلی بیشتر و بیشتری را معرفی می کنیم که جریان و اختلاط ورودی ها را مطابق با وزن های آموزش دیده کنترل می کنند. بنابراین، LSTM بیشترین توانایی کنترل را به ما می دهد و بنابراین، بهتر نتایج. اما با پیچیدگی و هزینه عملیاتی بیشتری همراه است.

آیا Lstm نوعی RNN است؟

LSTM شبکه های. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت بلند مدت - که معمولاً به آنها "LSTM" گفته می‌شود - یک ویژگی خاص هستند نوعی RNN ، قادر به یادگیری وابستگی های طولانی مدت است. در RNN های استاندارد، این ماژول تکرار شونده ساختار بسیار ساده ای مانند یک لایه tanh دارد. ماژول تکرار در یک استاندارد RNN شامل یک لایه است.