Зміст:
Визначення - Що означає машина рідинного стану (LSM)?
Машина рідкого стану (LSM) - це модель або система машинного навчання, яка є частиною серії конкретних моделей нейронної мережі. Ці моделі ґрунтуються на традиційних конструкціях для впровадження нових та інноваційних способів обробки інформації. Як і інші види нейронних мереж, машини з рідким станом та подібні конструкції базуються на нейробіології мозку людини.
"Техопедія" пояснює рідинну машину (LSM)
Щоб реально зрозуміти, що таке машина з рідким станом, важливо зрозуміти тип програми машинного навчання, в яку він потрапляє. Такі типи машинного навчання іноді називають нейронними мережами «третього покоління», і багато експертів посилаються на нейромережі «шипування», щоб проілюструвати, як вони працюють. Шипчаста нейронна мережа, яка використовує багато тих же моделей, що і машина з рідким станом, додає властивості часу синаптичним і нейронним елементам.
У машині з рідким станом модель оцінювання шипової нейронної активності призводить до просторово-часової картини активації мережі нейронів. Це періодичний тип нейронної мережі, тому певні типи пам'яті зберігаються протягом усього процесу.
Ще одна підказка до природи рідкого стану машини пов’язана з назвою саме цього виду нейромережевих шипів.
Ідея полягає в тому, що потрапляння каменю чи іншого твердого предмета у водойму чи якусь іншу рідину створює брижі на поверхні та активність під поверхнею, яку можна оцінити, щоб зрозуміти, що відбувається в системі. Таким же чином людина може оцінити операції машини з рідким станом, щоб зрозуміти, як вона моделює мозкову діяльність людини. Однак важливо зазначити, що машини з рідким станом мають певні слабкі сторони або проблеми. Одне з них полягає в тому, що стає дуже важко реально спостерігати за обчислювальною роботою, і неможливо повернути інженеру систему, оскільки для самого процесу існують менш жорсткі правила. Експерти зазначають, що в рідкому стані машини схеми не жорстко кодуються для виконання конкретних завдань, а через багатофункціональність системи та її конструкції менше контролю над процесом нейронної мережі загалом.
