Содержание
Можем ли мы использовать LSTM и GRU вместе?
Существует несколько тысяч вариантов ячейки (ядра) RNN, и оба LSTM и GRU предназначены для обработки ввода xi и вывода предыдущего состояния si-1 и создания вывода и текущего состояния. Даже если LSTM предшествовал ГРУ, а ГРУ содержит меньше вычислений, LSTM находится на одном уровне с GRU по производительности.
Сколько шагов может запомнить LSTM?
Разумный предел 250-500 временных шагов часто используется на практике с большими моделями LSTM.
CNN лучше LSTM?
2018 показал, что их вкус CNN может запоминать гораздо более длинные последовательности и снова быть конкурентоспособным и даже лучше, чем LSTM (и другие разновидности RNN) для широкого круга задач.
В чем преимущество LSTM перед RNN?
LSTM хорошо подходит для классификации, обработки и прогнозирования временных рядов с учетом временных лагов неизвестной длительности. Относительная нечувствительность к длине зазора дает LSTM преимущество перед альтернативными RNN, скрытыми марковскими моделями и другими методами обучения последовательностям. Структура RNN очень похожа на скрытую марковскую модель.
Почему LSTM лучше чем GRU?
Ключевое различие между GRU и LSTM заключается в том, что в сумке GRU есть два шлюза, которые сбрасываются и обновляются, в то время как LSTM имеет три шлюза: ввод, вывод, забывание. ГРУ менее сложен, чем LSTM, потому что в нем меньше ворот. Если набор данных небольшой, то предпочтительнее GRU, в противном случае LSTM для большего набора данных.
Двунаправленный LSTM лучше, чем LSTM?
Использование двунаправленного ввода будет запускать ваши входы двумя способами: один из прошлого в будущее и один из будущего в прошлое, и что отличает этот подход от однонаправленного, так это то, что в LSTM, который работает в обратном направлении, вы сохраняете информацию из будущего и используете два скрытых состояния, объединенных вами. способны в любой момент ...
Что заменяет LSTM?
Лео Дирак рассказывает о том, как нравятся модели Transformer BERT и GPT2 взяли штурмом сообщество обработки естественного языка (NLP) и эффективно заменили модели LSTM для большинства практических приложений.
Какие общие проблемы с LSTM?
Короче говоря, LSTM требует 4 линейных слоя (слой MLP) на ячейку для работы на каждом временном шаге последовательности. Линейные слои требуют большого количества пропускная способность памяти до быть вычисленными, на самом деле они не могут часто использовать много вычислительных единиц, потому что у системы недостаточно пропускной способности памяти для питания вычислительных единиц.
Люди все еще используют LSTM?
LSTM по-прежнему применяются в последовательном моделировании с, например, создание музыки или прогнозирование запасов. Однако ожидается, что большая часть ажиотажа, связанного с LSTM для языкового моделирования, рассеется по мере того, как преобразователи станут более доступными, мощными и практичными.
Интересные материалы:
Связан ли VSCO с Instagram?
Связана ли Метро 2033 со сталкером?
Связана ли наука с математикой?
Связано ли INSIDE с неопределенностью?
Связка ключей - хороший менеджер паролей?
Связываются ли банки с HMRC?
Связывание покаяния Исаака бесплатно?
Свидания - это стресс?
Свистят ли чайники?
Свободны ли авторские права на музыку InShot?