Vidéo: Comment Lstm calcule-t-il le nombre de paramètres ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Donc, selon vos valeurs. L'introduire dans la formule donne:->(n=256, m=4096), total le nombre de paramètres est 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Le numéro de poids est 28 = 16 (num_units * num_units) pour les connexions récurrentes + 12 (input_dim * num_units) pour l'entrée.
Également demandé, comment trouvez-vous le nombre de paramètres?
À calculer l'apprenable paramètres ici, tout ce que nous avons à faire est de multiplier le par la forme de la largeur m, de la hauteur n et de tenir compte de tous ces filtres k. N'oubliez pas le terme de biais pour chacun des filtres. Nombre de paramètres dans une couche CONV serait: ((m * n)+1)*k), ajouté 1 en raison du terme de polarisation pour chaque filtre.
De même, combien d'unités cachées Lstm possède-t-il ? Un LSTM réseau. Le réseau a cinq entrées unités , une couche cachée composé de deux LSTM blocs de mémoire et trois sorties unités . Chaque bloc mémoire a quatre entrées mais une seule sortie.
Par la suite, on peut aussi se demander, comment trouvez-vous le nombre de paramètres dans RNN ?
1 réponse. Les entités W, U et V sont partagées par toutes les étapes du RNN et ce sont les seuls paramètres dans le modèle décrit sur la figure. D'où nombre de paramètres à apprendre en s'entraînant = dim(W)+dim(V)+dim(U). Sur la base des données de la question this = n2+kn+nm.
Combien de couches Lstm a-t-il ?
Généralement, 2 couches se sont avérés suffisants pour détecter des caractéristiques plus complexes. Suite couches peut être meilleur mais aussi plus difficile à entraîner. En règle générale - 1 caché couche travailler avec des problèmes simples, comme celui-ci, et deux suffisent pour trouver des fonctionnalités raisonnablement complexes.
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