Lstm मापदंडों की संख्या की गणना कैसे करता है?

2024 लेखक: Lynn Donovan | [email protected]. अंतिम बार संशोधित: 2023-12-15 23:47

तो, अपने मूल्यों के अनुसार। इसे सूत्र में डालने से यह मिलता है:->(n=256, m=4096), कुल मापदंडों की संख्या है 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. संख्या वजन का है 28 = 16 (num_units * num_units) आवर्तक कनेक्शन के लिए + 12 (input_dim * num_units) इनपुट के लिए।

यह भी पूछा गया कि आप पैरामीटरों की संख्या कैसे ज्ञात करते हैं?

प्रति calculate सीखने योग्य मापदंडों यहाँ, हमें केवल चौड़ाई m, ऊँचाई n के आकार से गुणा करना है और ऐसे सभी फ़िल्टर k का हिसाब देना है। प्रत्येक फ़िल्टर के लिए पूर्वाग्रह शब्द को न भूलें। मापदंडों की संख्या CONV परत में होगा: ((m * n)+1)*k), प्रत्येक फ़िल्टर के लिए पूर्वाग्रह शब्द के कारण 1 जोड़ा गया।

इसी तरह, Lstm में कितनी छिपी हुई इकाइयाँ हैं? एक एलएसटीएम नेटवर्क। नेटवर्क में पांच इनपुट हैं इकाइयों , ए छिपी हुई परत दो. से बना एलएसटीएम मेमोरी ब्लॉक और तीन आउटपुट इकाइयों . प्रत्येक मेमोरी ब्लॉक में चार इनपुट होते हैं लेकिन केवल एक आउटपुट होता है।

इसके बाद, कोई यह भी पूछ सकता है कि आरएनएन में आप कितने मापदंडों का पता लगाते हैं?

1 उत्तर। इकाइयाँ W, U और V के सभी चरणों द्वारा साझा की जाती हैं आरएनएन और ये ही हैं मापदंडों चित्र में वर्णित मॉडल में। अत मापदंडों की संख्या प्रशिक्षण के दौरान सीखा जाना = मंद (डब्ल्यू) + मंद (वी) + मंद (यू)। प्रश्न में डेटा के आधार पर यह = n2+kn+nm।

Lstm में कितनी परतें होती हैं?

आम तौर पर, 2 परतों अधिक जटिल विशेषताओं का पता लगाने के लिए पर्याप्त दिखाया गया है। अधिक परतों बेहतर हो सकता है लेकिन प्रशिक्षित करना भी कठिन हो सकता है। अंगूठे के सामान्य नियम के रूप में - 1 छिपा हुआ परत इस तरह की साधारण समस्याओं के साथ काम करें, और दो यथोचित रूप से जटिल विशेषताओं को खोजने के लिए पर्याप्त हैं।