არის Lstm ზედამხედველობის ქვეშ თუ არა ზედამხედველობის ქვეშ?
არის Lstm ზედამხედველობის ქვეშ თუ არა ზედამხედველობის ქვეშ?

ვიდეო: არის Lstm ზედამხედველობის ქვეშ თუ არა ზედამხედველობის ქვეშ?

ვიდეო: არის Lstm ზედამხედველობის ქვეშ თუ არა ზედამხედველობის ქვეშ?
ვიდეო: Supervised vs. Unsupervised Learning 2024, მაისი
Anonim

ისინი არიან ზედამხედველობის გარეშე სწავლის მეთოდი, თუმცა ტექნიკურად, ისინი სწავლობენ გამოყენებით მეთვალყურეობდა სწავლის მეთოდები, რომელსაც თვითმმართველობის მეთვალყურეობდა . ისინი, როგორც წესი, წვრთნიან, როგორც უფრო ფართო მოდელის ნაწილი, რომელიც ცდილობს შეყვანის ხელახლა შექმნას.

ამ მხრივ, არის თუ არა Lstm ზედამხედველობა?

Ეს არის მეთვალყურეობდა სწავლის ალგორითმი, იმ გაგებით, რომ თქვენ უნდა გქონდეთ გამომავალი ეტიკეტები ყოველ ნაბიჯზე. თუმცა, შეგიძლიათ გამოიყენოთ LSTM გენერაციულ რეჟიმში სინთეზური მონაცემების გენერირებისთვის… მაგრამ, ეს მას შემდეგ, რაც თქვენ მოამზადებთ მას ა მეთვალყურეობდა მოდა.

გარდა ზემოაღნიშნულისა, არის თუ არა ავტოენკოდერები ზედამხედველობის გარეშე? ავტოინკოდერები ითვლება ზედამხედველობის გარეშე სწავლის ტექნიკა, რადგან მათ არ სჭირდებათ მკაფიო ეტიკეტები ვარჯიშისთვის. მაგრამ უფრო ზუსტად რომ ვთქვათ, ისინი თვითკონტროლის ქვეშ არიან, რადგან ისინი ქმნიან საკუთარ ეტიკეტებს ტრენინგის მონაცემებიდან.

ასევე კითხვაა, არის RNN ზედამხედველობის ქვეშ თუ არა ზედამხედველობის ქვეშ?

ნერვული ისტორიის კომპრესორი არის ზედამხედველობის გარეშე RNN-ების დასტა. შემომავალი მონაცემების თანმიმდევრობაში ბევრი შესასწავლი პროგნოზირებადობის გათვალისწინებით, უმაღლეს დონეზე RNN შეგიძლია გამოიყენო ზედამხედველობითი სწავლა ადვილად კლასიფიცირდეს თუნდაც ღრმა მიმდევრობები მნიშვნელოვანი მოვლენებს შორის დიდი ინტერვალით.

არის Lstm RNN-ის ტიპი?

გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება ( LSTM ) არის ხელოვნური მორეციდივე ნერვული ქსელი ( RNN ) ღრმა სწავლების სფეროში გამოყენებული არქიტექტურა. სტანდარტული მიმავალი ნერვული ქსელებისგან განსხვავებით, LSTM აქვს უკუკავშირი.

გირჩევთ: