ما هي خوارزمية Lstm؟

2024 مؤلف: Lynn Donovan | [email protected]. آخر تعديل: 2023-12-15 23:43

ذاكرة طويلة المدى ( LSTM ) هي شبكة عصبية اصطناعية متكررة ( RNN ) العمارة المستخدمة في مجال التعلم العميق. LSTM الشبكات مناسبة تمامًا لتصنيف ومعالجة وعمل التنبؤات بناءً على بيانات السلاسل الزمنية ، حيث يمكن أن يكون هناك فترات تأخير غير معروفة بين الأحداث المهمة في سلسلة زمنية.

علاوة على ذلك كيف تفسرون لستم؟

ان LSTM لديه تدفق تحكم مماثل لشبكة عصبية متكررة. يقوم بمعالجة البيانات التي تمر على المعلومات أثناء انتشارها للأمام. الاختلافات هي العمليات داخل LSTM's الخلايا. تُستخدم هذه العمليات للسماح لـ LSTM للاحتفاظ بالمعلومات أو نسيانها.

أيضا ، ما هو خرج Lstm؟ ال انتاج من LSTM الخلية أو طبقة الخلايا تسمى الحالة المخفية. هذا أمر محير ، لأن كل LSTM تحتفظ الخلية بحالة داخلية ليست كذلك انتاج ، تسمى حالة الخلية ، أو ج.

لذلك ، لماذا Lstm أفضل من RNN؟

يمكننا أن نقول ذلك ، عندما ننتقل من RNN إلى LSTM (الذاكرة طويلة المدى) ، نقدم المزيد والمزيد من مقابض التحكم ، والتي تتحكم في تدفق وخلط المدخلات وفقًا للأوزان المدربة. وبالتالي، LSTM يمنحنا أكبر قدر من التحكم وبالتالي ، أفضل نتائج. ولكن يأتي أيضًا مع المزيد من التعقيد وتكلفة التشغيل.

هل Lstm نوع من RNN؟

LSTM الشبكات. تعتبر شبكات الذاكرة طويلة المدى - التي يطلق عليها عادةً "LSTMs" - من الشبكات الخاصة نوع من RNN ، قادرة على تعلم التبعيات طويلة المدى. في RNNs القياسية ، سيكون لهذه الوحدة المتكررة بنية بسيطة للغاية ، مثل طبقة tanh واحدة. وحدة التكرار في المعيار RNN يحتوي على طبقة واحدة.