O que é o algoritmo Lstm?
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Vídeo: O que é o algoritmo Lstm?

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Vídeo: LSTM 2024, Novembro
Anonim

Memória longa de curto prazo ( LSTM ) é uma rede neural recorrente artificial ( RNN ) arquitetura usada no campo da aprendizagem profunda. LSTM as redes são adequadas para classificar, processar e fazer previsões com base em dados de série temporal, uma vez que pode haver atrasos de duração desconhecida entre eventos importantes em uma série temporal.

Além disso, como você explica Lstm?

Um LSTM tem um fluxo de controle semelhante a uma rede neural recorrente. Ele processa a transmissão de dados à medida que se propagam. As diferenças são as operações dentro do LSTM's células. Essas operações são usadas para permitir o LSTM para manter ou esquecer informações.

Além disso, qual é a saída de Lstm? o saída de um LSTM célula ou camada de células é chamada de estado oculto. Isso é confuso, porque cada LSTM a célula retém um estado interno que não é saída , chamado de estado de célula, ou c.

Portanto, por que o Lstm é melhor do que o RNN?

Podemos dizer que, quando mudamos de RNN para LSTM (Long Short-Term Memory), estamos introduzindo mais e mais botões de controle, que controlam o fluxo e a mixagem das entradas de acordo com os pesos treinados. Então, LSTM nos dá a maior capacidade de controle e, portanto, Melhor Resultados. Mas também vem com mais complexidade e custo operacional.

Lstm é um tipo de RNN?

LSTM Redes Redes de memória de longo e curto prazo - geralmente chamadas apenas de "LSTMs" - são especiais tipo de RNN , capaz de aprender dependências de longo prazo. Em RNNs padrão, esse módulo de repetição terá uma estrutura muito simples, como uma única camada de tanh. O módulo de repetição em um padrão RNN contém uma única camada.

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