Wat is het Lstm-algoritme?

2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Laatst gewijzigd: 2023-12-15 23:51

Lange korte termijn geheugen ( LSTM ) is een kunstmatig terugkerend neuraal netwerk ( RNN ) architectuur die wordt gebruikt op het gebied van diep leren. LSTM netwerken zijn zeer geschikt voor het classificeren, verwerken en maken van voorspellingen op basis van tijdreeksgegevens, aangezien er vertragingen van onbekende duur kunnen zijn tussen belangrijke gebeurtenissen in een tijdreeks.

Bovendien, hoe verklaar je Lstm?

Een LSTM heeft een vergelijkbare controlestroom als een terugkerend neuraal netwerk. Het verwerkt gegevens die informatie doorgeven terwijl deze zich voortplant. De verschillen zijn de bewerkingen binnen de LSTM's cellen. Deze bewerkingen worden gebruikt om de LSTM informatie te bewaren of te vergeten.

En wat is de output van Lstm? De uitvoer van een LSTM cel of laag cellen wordt de verborgen toestand genoemd. Dit is verwarrend, omdat elke LSTM cel behoudt een interne toestand die dat niet is uitvoer , de celtoestand genoemd, of c.

Daarom, waarom is Lstm beter dan RNN?

We kunnen zeggen dat, wanneer we verhuizen van RNN tot LSTM (Long Short-Term Memory), introduceren we meer en meer bedieningsknoppen, die de stroom en het mengen van inputs regelen volgens getrainde gewichten. Dus, LSTM geeft ons de meeste controle en dus, Beter Resultaten. Maar komt ook met meer complexiteit en bedrijfskosten.

Is Lstm een soort RNN?

LSTM Netwerken. Long Short Term Memory-netwerken - meestal gewoon "LSTM's" genoemd - zijn een speciale soort RNN , in staat om langdurige afhankelijkheden te leren. In standaard RNN's zal deze herhalende module een zeer eenvoudige structuur hebben, zoals een enkele tanh-laag. De herhalende module in een standaard RNN bevat een enkele laag.