Saturs
- Definīcija - ko nozīmē šķidruma stāvokļa mašīna (LSM)?
- Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
- Techopedia skaidro Liquid State Machine (LSM)
Definīcija - ko nozīmē šķidruma stāvokļa mašīna (LSM)?
Šķidrā stāvokļa mašīna (LSM) ir mašīnmācīšanās modelis vai sistēma, kas ir daļa no konkrētu neironu tīkla modeļu sērijas. Šie modeļi balstās uz tradicionālajiem dizainparaugiem, lai ieviestu jaunus un novatoriskus informācijas apstrādes veidus. Tāpat kā cita veida neironu tīkli, arī šķidrā stāvokļa mašīnas un līdzīgas struktūras balstās uz cilvēka smadzeņu neirobioloģiju.
Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
Techopedia skaidro Liquid State Machine (LSM)
Lai patiešām saprastu, kas ir šķidrā stāvoklī esoša mašīna, ir svarīgi saprast, kāda veida mašīnmācības programma tajā ietilpst. Šos mašīnmācīšanās veidus dažreiz sauc par “trešās paaudzes” neironu tīkliem, un daudzi eksperti atsaucas uz “neironu tīklu“ piestiprināšanu ”, lai parādītu, kā tie darbojas. Neironu tīkls, kas izmanto daudzus tos pašus modeļus kā šķidrā stāvokļa mašīna, sinaptiskajiem un neironu elementiem pievieno laika īpašību.
Šķidruma stāvokļa mašīnu modelī neironu aktīvās aktivitātes novērtēšana noved pie neironu tīkla aktivizēšanas spatioemporālas shēmas. Šis ir atkārtots neironu tīkla tips, tāpēc noteikta veida atmiņas tiek saglabātas visa procesa laikā.
Cits šķidrā stāvokļa mašīnas raksturs ir saistīts ar šī īpašā veida nervu tīkla nosaukuma noteikšanu.
Ideja ir tāda, ka, nokrītot akmenim vai citam cietam priekšmetam ūdenstilpē vai citā šķidrumā, virspusē veidojas viļņi un aktivitāte zem virsmas, ko var novērtēt, lai saprastu, kas notiek sistēmā. Tādā pašā veidā cilvēki var novērtēt šķidruma stāvokļa mašīnas darbības, lai vairāk saprastu, kā tā modelē cilvēka smadzeņu darbību. Tomēr svarīgi atzīmēt, ka šķidrā stāvoklī esošām mašīnām ir dažas īpašas nepilnības vai izaicinājumi. Viens no tiem ir tāds, ka kļūst ļoti grūti reāli novērot skaitļošanas darbu, un nav iespējams mainīt sistēmas inženieriju, jo pašam procesam ir mazāk stingri noteikumi. Eksperti norāda, ka šķidrā stāvoklī mašīnā shēmas nav grūti kodētas, lai veiktu noteiktus uzdevumus, un sistēmas un tās dizaina daudzpusības dēļ ir mazāka kontrole pār neironu tīkla procesu kopumā.