Hvordan beregner Lstm antall parametere?

2024 Forfatter: Lynn Donovan | [email protected]. Sist endret: 2023-12-15 23:51

Så i henhold til dine verdier. Å mate den inn i formelen gir:->(n=256, m=4096), totalt antall parametere er 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Nummer av vekter er 28 = 16 (antall_enheter * antall_enheter) for de tilbakevendende tilkoblingene + 12 (input_dim * num_units) for input.

Også spurt, hvordan finner du antall parametere?

Til regne ut det lærebare parametere her er alt vi trenger å gjøre bare å multiplisere med formen til bredden m, høyden n og ta hensyn til alle slike filtre k. Ikke glem bias-termen for hvert av filtrene. Antall parametere i et CONV-lag vil være: ((m * n)+1)*k), lagt til 1 på grunn av bias-termen for hvert filter.

På samme måte, hvor mange skjulte enheter har Lstm? An LSTM Nettverk. Nettverket har fem innganger enheter , a skjult lag sammensatt av to LSTM minneblokker og tre utganger enheter . Hver minneblokk har fire innganger, men bare én utgang.

Deretter kan man også spørre, hvordan finner man antall parametere i RNN?

1 svar. Entitetene W, U og V deles av alle trinnene i RNN og disse er de eneste parametere i modellen beskrevet i figuren. Derfor antall parametere som skal læres under trening = dim(W)+dim(V)+dim(U). Basert på data i spørsmålet dette = n2+kn+nm.

Hvor mange lag har Lstm?

Generelt, 2 lag har vist seg å være nok til å oppdage mer komplekse funksjoner. Mer lag kan være bedre, men også vanskeligere å trene. Som en generell tommelfingerregel - 1 skjult lag arbeid med enkle problemer, som dette, og to er nok til å finne rimelig komplekse funksjoner.