Bagaimanakah Lstm mengira bilangan parameter?
Bagaimanakah Lstm mengira bilangan parameter?

Video: Bagaimanakah Lstm mengira bilangan parameter?

Video: Bagaimanakah Lstm mengira bilangan parameter?
Video: Tutorial dan Simulasi Perhitungan Jaringan Syaraf Tiruan Model Backpropagation 2024, November
Anonim

Jadi, mengikut nilai anda. Memasukkannya ke dalam formula memberikan:->(n=256, m=4096), jumlah bilangan parameter ialah 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. nombor daripada berat ialah 28 = 16 (num_units * num_units) untuk sambungan berulang + 12 (input_dim * num_units) untuk input.

Juga ditanya, bagaimana anda mencari bilangan parameter?

Kepada mengira yang boleh dipelajari parameter di sini, apa yang perlu kita lakukan hanyalah darabkan dengan bentuk lebar m, tinggi n dan kira semua penapis tersebut k. Jangan lupa istilah bias untuk setiap penapis. Bilangan parameter dalam lapisan CONV ialah: ((m * n)+1)*k), ditambah 1 kerana istilah bias bagi setiap penapis.

Begitu juga, berapa banyak unit tersembunyi yang ada pada Lstm? An LSTM rangkaian. Rangkaian mempunyai lima input unit , a lapisan tersembunyi terdiri daripada dua LSTM blok memori dan tiga output unit . Setiap blok memori mempunyai empat input tetapi hanya satu output.

Selepas itu, seseorang juga mungkin bertanya, bagaimana anda mencari bilangan parameter dalam RNN?

1 Jawapan. Entiti W, U dan V dikongsi oleh semua langkah RNN dan ini adalah satu-satunya parameter dalam model yang diterangkan dalam rajah. Oleh itu bilangan parameter yang perlu dipelajari semasa latihan = malap(W)+malap(V)+malap(U). Berdasarkan data dalam soalan ini = n2+kn+nm.

Lstm ada berapa lapisan?

Secara umumnya, 2 lapisan telah terbukti cukup untuk mengesan ciri yang lebih kompleks. Lagi lapisan boleh menjadi lebih baik tetapi juga lebih sukar untuk dilatih. Sebagai peraturan am - 1 tersembunyi lapisan bekerja dengan masalah mudah, seperti ini, dan dua sudah cukup untuk mencari ciri yang agak kompleks.

Disyorkan: