Si e llogarit Lstm numrin e parametrave?
Si e llogarit Lstm numrin e parametrave?

Video: Si e llogarit Lstm numrin e parametrave?

Video: Si e llogarit Lstm numrin e parametrave?
Video: Finance with Python! Portfolio Diversification and Risk 2024, Nëntor
Anonim

Pra, sipas vlerave tuaja. Duke e futur atë në formulë jepet:->(n=256, m=4096), totali numri i parametrave është 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. numri të peshave është 28 = 16 (num_njësitë * num_njësitë) për lidhjet e përsëritura + 12 (input_dim * num_units) për hyrje.

Gjithashtu pyeti, si e gjeni numrin e parametrave?

te llogarit të mësuarit parametrave Këtu, gjithçka që duhet të bëjmë është thjesht të shumëzojmë me formën e gjerësisë m, lartësisë n dhe të llogarisim të gjithë filtrat e tillë k. Mos harroni termin e paragjykimit për secilin filtër. Numri i parametrave në një shtresë CONV do të ishte: ((m * n)+1)*k), i shtuar 1 për shkak të termit të paragjykimit për çdo filtër.

Po kështu, sa njësi të fshehura ka Lstm? Një LSTM rrjeti. Rrjeti ka pesë hyrje njësive , a shtresë e fshehur i përbërë nga dy LSTM blloqe memorie dhe tre dalje njësive . Çdo bllok memorie ka katër hyrje por vetëm një dalje.

Më pas, dikush mund të pyesë gjithashtu, si e gjeni numrin e parametrave në RNN?

1 Përgjigje. Njësitë W, U dhe V janë të përbashkëta nga të gjitha hapat e RNN dhe këto janë të vetmet parametrave në modelin e përshkruar në figurë. Prandaj numri i parametrave të mësohet gjatë stërvitjes = dim(W)+dim(V)+dim(U). Në bazë të të dhënave në pyetje kjo = n2+kn+nm.

Sa shtresa ka Lstm?

Në përgjithësi, 2 shtresat janë treguar të mjaftueshme për të zbuluar veçori më komplekse. Më shumë shtresat mund të jetë më mirë, por edhe më e vështirë për t'u stërvitur. Si rregull i përgjithshëm - 1 i fshehur avokat punoni me probleme të thjeshta, si kjo, dhe dy janë të mjaftueshme për të gjetur veçori komplekse të arsyeshme.

Recommended: