Kazalo:
- Opredelitev - Kaj pomeni stroj s tekočim stanjem (LSM)?
- Tehopedija razlaga stroj za tekoče stanje (LSM)
Opredelitev - Kaj pomeni stroj s tekočim stanjem (LSM)?
Tekoče stanje stroj (LSM) je model ali sistem strojnega učenja, ki je del vrste določenih modelov nevronskih mrež. Ti modeli temeljijo na tradicionalnih modelih, da uvedejo nove in inovativne načine obdelave informacij. Kot druge vrste nevronskih omrežij, tudi stroji s tekočimi stanji in podobnimi sestavinami temeljijo na nevrobiologiji človeških možganov.
Tehopedija razlaga stroj za tekoče stanje (LSM)
Da bi resnično razumeli, kaj je stroj s tekočim stanjem, je pomembno razumeti vrsto programa strojnega učenja, v katerega sodi. Te vrste strojnega učenja včasih imenujemo "nevronske mreže" tretje generacije "in mnogi strokovnjaki za ponazoritev, kako delujejo, sklicujejo na" špičaste "nevronske mreže. Špičasto nevronsko omrežje, ki uporablja številne iste modele kot stroj s tekočim stanjem, dodaja lastnost časa sinaptičnim in nevronskim elementom.
V modelu stroja s tekočim stanjem vrednotenje špičaste nevronske aktivnosti vodi do prostorskotemporalnega vzorca aktivacije nevronske mreže. To je ponavljajoča se vrsta nevronske mreže, zato se določene vrste spomina ohranjajo skozi ves postopek.
Še en namig na naravo tekočega državnega stroja je povezan z imenom te posebne vrste nevronske mreže.
Ideja je ta, da spuščanje kamna ali drugega trdnega predmeta v vodno telo ali kakšno drugo tekočino povzroči valovanje na površini in aktivnost pod površino, ki jo je mogoče oceniti, da bi razumeli, kaj se dogaja v sistemu. Na enak način lahko človek oceni delovanje stroja s tekočim stanjem in tako razume več, kako modelira človeške možganske dejavnosti. Pomembno pa je opozoriti, da imajo stroji za tekoče stanje določene pomanjkljivosti ali izzive. Eno od teh je, da je zelo težko resnično opazovati računalniško delo in ni mogoče obrniti inženirja sistema, ker obstajajo manj stroga pravila glede samega postopka. Strokovnjaki poudarjajo, da v tekočem stanju stroj vezja ni težko kodirati za opravljanje določenih nalog, zaradi vsestranskosti sistema in njegove zasnove pa je na splošno manj nadzora nad postopkom nevronske mreže.
