Lstm algoritması nedir?

2024 Yazar: Lynn Donovan | [email protected]. Son düzenleme: 2023-12-15 23:54

Uzun kısa süreli bellek ( LSTM ) bir yapay tekrarlayan sinir ağıdır ( RNN ) derin öğrenme alanında kullanılan mimari. LSTM ağlar, bir zaman serisindeki önemli olaylar arasında bilinmeyen süreli gecikmeler olabileceğinden, zaman serisi verilerine dayalı olarak sınıflandırmak, işlemek ve tahminler yapmak için çok uygundur.

Üstelik Lstm'yi nasıl açıklıyorsunuz?

Bir LSTM tekrarlayan bir sinir ağı ile benzer bir kontrol akışına sahiptir. İleriye doğru yayılırken bilgi aktaran verileri işler. Farklılıklar, içindeki işlemlerdir. LSTM'ler hücreler. Bu işlemler, izin vermek için kullanılır. LSTM bilgileri saklamak veya unutmak için.

Ayrıca, Lstm'nin çıktısı nedir? NS çıktı bir LSTM hücre veya hücre katmanına gizli durum denir. Bu kafa karıştırıcıdır, çünkü her biri LSTM hücre olmayan bir iç durumu korur çıktı , hücre durumu olarak adlandırılır veya c.

Bu nedenle, Lstm neden RNN'den daha iyidir?

hareket ettiğimizde bunu söyleyebiliriz. RNN ile LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek), Girdilerin akışını ve karıştırılmasını eğitimli Ağırlıklara göre kontrol eden daha fazla kontrol düğmesi sunuyoruz. Yani, LSTM bize en fazla Kontrol kabiliyetini verir ve böylece, Daha iyi Sonuçlar. Ancak aynı zamanda daha fazla Karmaşıklık ve İşletme Maliyeti ile birlikte gelir.

Lstm bir tür RNN midir?

LSTM Ağlar. Uzun Kısa Süreli Bellek ağları – genellikle “LSTM” olarak adlandırılır – özel bir bir tür RNN , uzun vadeli bağımlılıkları öğrenebilen. Standart RNN'lerde, bu yinelenen modül, tek bir tanh katmanı gibi çok basit bir yapıya sahip olacaktır. Bir standartta yinelenen modül RNN tek bir katman içerir.