Video: ¿Cómo calcula Lstm el número de parámetros?
2024 Autor: Lynn Donovan | [email protected]. Última modificación: 2023-12-15 23:45
Entonces, según sus valores. Introducirlo en la fórmula da: -> (n = 256, m = 4096), total el número de parámetros es 4 * ((256 * 256) + (256 * 4096) + (256)) = 4 * (1114368) = 4457472. El número de pesos es 28 = 16 (num_units * num_units) para las conexiones recurrentes + 12 (input_dim * num_units) para la entrada.
También preguntado, ¿cómo encuentra el número de parámetros?
Para calcular el aprendible parámetros aquí, todo lo que tenemos que hacer es multiplicar el por la forma de ancho m, alto n y tener en cuenta todos esos filtros k. No olvide el término de sesgo para cada uno de los filtros. Numero de parámetros en una capa CONV sería: ((m * n) +1) * k), sumado 1 debido al término de sesgo para cada filtro.
Asimismo, ¿cuántas unidades ocultas tiene Lstm? Un LSTM la red. La red tiene cinco entradas unidades , a capa oculta compuesto por dos LSTM bloques de memoria y tres salidas unidades . Cada bloque de memoria tiene cuatro entradas pero solo una salida.
Posteriormente, también se puede preguntar, ¿cómo se encuentra el número de parámetros en RNN?
1 respuesta. Las entidades W, U y V son compartidas por todos los pasos del RNN y estos son los únicos parámetros en el modelo descrito en la figura. Por eso número de parámetros para aprender durante el entrenamiento = dim (W) + dim (V) + dim (U). Según los datos de la pregunta this = n2 + kn + nm.
¿Cuántas capas tiene Lstm?
Generalmente, 2 capas han demostrado ser suficientes para detectar características más complejas. Más capas puede ser mejor pero también más difícil de entrenar. Como regla general: 1 oculto capa trabajar con problemas simples, como este, y dos son suficientes para encontrar características razonablemente complejas.
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