Video: Lstm-ը վերահսկվո՞ւմ է, թե՞ չվերահսկվող:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Նրանք ան չվերահսկվող ուսուցման մեթոդը, թեև տեխնիկապես, նրանք վերապատրաստվում են օգտագործելով վերահսկվում է ուսուցման մեթոդներ, որոնք կոչվում են ինքնուրույն վերահսկվում է . Նրանք սովորաբար վերապատրաստվում են որպես ավելի լայն մոդելի մաս, որը փորձում է վերստեղծել մուտքային տվյալները:
Այս առումով Lstm-ը վերահսկվու՞մ է:
Դա ա վերահսկվում է ուսուցման ալգորիթմ, այն իմաստով, որ դուք պետք է ունենաք ելքային պիտակներ յուրաքանչյուր ժամանակային քայլում: Այնուամենայնիվ, դուք կարող եք օգտագործել ԼՍՏՄ գեներատիվ ռեժիմում՝ սինթետիկ տվյալներ ստեղծելու համար… բայց դա այն բանից հետո, երբ դուք դրանք վերապատրաստել եք a վերահսկվում է նորաձեւություն.
Բացի վերը նշվածից, արդյոք ինքնակոդավորիչները չվերահսկվու՞մ են: Ավտոկոդավորիչներ համարվում են ան չվերահսկվող ուսուցման տեխնիկան, քանի որ նրանց մարզվելու համար հստակ պիտակներ պետք չեն: Բայց ավելի ճշգրիտ լինելու համար, նրանք ինքնուրույն վերահսկվում են, քանի որ նրանք ստեղծում են իրենց սեփական պիտակները վերապատրաստման տվյալներից:
Նաև հարց է՝ RNN-ը վերահսկվո՞ւմ է, թե՞ չվերահսկվող:
Նյարդային պատմության կոմպրեսորը ան չվերահսկվող RNN-ների բուրգ: Հաշվի առնելով մուտքային տվյալների հաջորդականության շատ ուսանելի կանխատեսելիությունը՝ ամենաբարձր մակարդակը RNN կարող է օգտագործել վերահսկվող ուսուցում հեշտությամբ դասակարգել նույնիսկ խորը հաջորդականությունները կարևոր իրադարձությունների միջև երկար ընդմիջումներով:
Արդյո՞ք Lstm-ը RNN-ի տեսակ է:
Երկար կարճաժամկետ հիշողություն ( ԼՍՏՄ ) արհեստական կրկնվող նեյրոնային ցանց է ( RNN ) խորը ուսուցման ոլորտում օգտագործվող ճարտարապետություն. Ի տարբերություն ստանդարտ առաջընթաց նեյրոնային ցանցերի, ԼՍՏՄ ունի հետադարձ կապեր:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Ի՞նչ է Lstm ժամանակային շարքը:
Ժամանակային շարքերի կանխատեսում LSTM պարբերական նեյրոնային ցանցերով Python-ում Keras-ով: Երկար կարճաժամկետ հիշողության ցանցը կամ LSTM ցանցը կրկնվող նեյրոնային ցանցի տեսակ է, որն օգտագործվում է խորը ուսուցման մեջ, քանի որ շատ մեծ ճարտարապետությունները կարող են հաջողությամբ վերապատրաստվել:
Ինչպե՞ս է Lstm-ը հաշվարկում պարամետրերի քանակը:
Այսպիսով, ըստ ձեր արժեքների: Բանաձևի մեջ ներդնելով՝ ստացվում է. 4457472. Կշիռների թիվը 28 = 16 (միավոր_միավոր * թիվ_միավոր) կրկնվող միացումների համար + 12 (մուտքային_մուգ * թիվ_միավորներ) մուտքագրման համար։
Ի՞նչ է Lstm ալգորիթմը:
Երկար կարճաժամկետ հիշողությունը (LSTM) արհեստական կրկնվող նեյրոնային ցանցի (RNN) ճարտարապետություն է, որն օգտագործվում է խորը ուսուցման ոլորտում: LSTM ցանցերը հարմար են ժամանակային շարքերի տվյալների վրա հիմնված դասակարգելու, մշակելու և կանխատեսումներ անելու համար, քանի որ ժամանակային շարքի կարևոր իրադարձությունների միջև կարող են լինել անհայտ տևողության հետաձգումներ:
Ի՞նչ է ասոցիացիան չվերահսկվող ուսուցման մեջ:
Ասոցիացիայի կանոնները կամ ասոցիացիայի վերլուծությունը նույնպես կարևոր թեմա է տվյալների մշակման մեջ: Սա չվերահսկվող մեթոդ է, ուստի մենք սկսում ենք չպիտակավորված տվյալներից: Չպիտակավորված տվյալների բազան տվյալների բազա է առանց փոփոխականի, որը տալիս է մեզ ճիշտ պատասխանը: Ասոցիացիայի վերլուծությունը փորձում է գտնել հարաբերություններ տարբեր սուբյեկտների միջև
Որո՞նք են վերահսկվող և չվերահսկվող ուսուցման ալգորիթմները:
Վերահսկվող. Բոլոր տվյալները պիտակավորված են, և ալգորիթմները սովորում են կանխատեսել ելքը մուտքային տվյալներից: Չվերահսկվող. բոլոր տվյալները պիտակավորված չեն, և ալգորիթմները սովորում են ներածական տվյալներին բնորոշ կառուցվածք ունենալ