Hur beräknar Lstm antalet parametrar?

2024 Författare: Lynn Donovan | [email protected]. Senast ändrad: 2023-12-15 23:53

Så enligt dina värderingar. Att mata in den i formeln ger:->(n=256, m=4096), totalt antal parametrar är 4*((256*256) + (256*4096) + (256)) = 4*(1114368) = 4457472. Den siffra av vikter är 28 = 16 (antal_enheter * antal_enheter) för de återkommande anslutningarna + 12 (input_dim * antal_enheter) för inmatning.

Frågade också, hur hittar du antalet parametrar?

Till Beräkna det lärbara parametrar här behöver vi bara multiplicera med formen av bredd m, höjd n och ta hänsyn till alla sådana filter k. Glöm inte bias termen för vart och ett av filtren. Antal parametrar i ett CONV-lager skulle vara: ((m * n)+1)*k), läggs till 1 på grund av biastermen för varje filter.

Likaså, hur många dolda enheter har Lstm? Ett LSTM nätverk. Nätverket har fem ingångar enheter , a dolt lager består av två LSTM minnesblock och tre utgångar enheter . Varje minnesblock har fyra ingångar men bara en utgång.

Därefter kan man också fråga sig, hur hittar man antal parametrar i RNN?

1 Svar. Entiteterna W, U och V delas av alla steg i RNN och dessa är de enda parametrar i modellen som beskrivs i figuren. Därav antal parametrar att lära sig under träning = dim(W)+dim(V)+dim(U). Baserat på data i frågan är detta = n2+kn+nm.

Hur många lager har Lstm?

I allmänhet 2 skikten har visat sig vara tillräckligt för att upptäcka mer komplexa funktioner. Mer skikten kan vara bättre men också svårare att träna. Som en allmän tumregel - 1 dold lager arbeta med enkla problem, som detta, och två är tillräckligt för att hitta någorlunda komplexa funktioner.