Bagaimana cara Lstm menghitung jumlah parameter?

2024 Pengarang: Lynn Donovan | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-15 23:48

Jadi, sesuai nilai Anda. Memasukkannya ke dalam rumus menghasilkan:->(n=256, m=4096), total jumlah parameter adalah 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. nomor dari bobot adalah 28 = 16 (num_units * num_units) untuk koneksi berulang + 12 (input_dim * num_units) untuk input.

Juga ditanya, bagaimana Anda menemukan jumlah parameter?

Ke menghitung yang bisa dipelajari parameter di sini, yang harus kita lakukan hanyalah mengalikan dengan bentuk lebar m, tinggi n dan memperhitungkan semua filter tersebut k. Jangan lupa istilah bias untuk masing-masing filter. Jumlah parameter dalam lapisan CONV akan menjadi: ((m * n)+1)*k), ditambah 1 karena istilah bias untuk setiap filter.

Demikian juga, berapa banyak unit tersembunyi yang dimiliki Lstm? NS LSTM jaringan. Jaringan memiliki lima input unit , A lapisan tersembunyi terdiri dari dua LSTM blok memori dan tiga output unit . Setiap blok memori memiliki empat input tetapi hanya satu output.

Selanjutnya, orang mungkin juga bertanya, bagaimana Anda menemukan jumlah parameter di RNN?

1 Jawaban. Entitas W, U dan V dibagi oleh semua langkah dari RNN dan ini adalah satu-satunya parameter dalam model yang dijelaskan pada gambar. Karenanya jumlah parameter dipelajari saat pelatihan = redup(W)+redup(V)+redup(U). Berdasarkan data dalam pertanyaan ini = n2+kn+nm.

Berapa banyak lapisan yang dimiliki Lstm?

Umumnya, 2 lapisan telah terbukti cukup untuk mendeteksi fitur yang lebih kompleks. Lagi lapisan bisa lebih baik tetapi juga lebih sulit untuk dilatih. Sebagai aturan umum - 1 tersembunyi lapisan bekerja dengan masalah sederhana, seperti ini, dan dua cukup untuk menemukan fitur yang cukup kompleks.