Sisu
- Definitsioon - mida tähendab vedel olekumasin (LSM)?
- Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.
- Techopedia selgitab Liquid State Machine (LSM)
Definitsioon - mida tähendab vedel olekumasin (LSM)?
Vedela oleku masin (LSM) on masinõppe mudel või süsteem, mis on osa teatud närvivõrgu mudelitest. Need mudelid tuginevad traditsioonilistele kujundustele, et tutvustada uusi ja innovaatilisi teabe töötlemise viise. Nagu muud tüüpi närvivõrgud, põhinevad vedelikumasinad ja sarnased konstruktsioonid inimese aju neurobioloogial.
Sissejuhatus Microsoft Azure'i ja Microsoft Cloud | Kogu selle juhendi kaudu saate teada, mis on pilvandmetöötlus ja kuidas Microsoft Azure aitab teil pilvest rännata ja oma ettevõtet juhtida.
Techopedia selgitab Liquid State Machine (LSM)
Et õigesti aru saada, mis on vedelas olekus masin, on oluline mõista masinõppe programmi tüüpi, millesse see kuulub. Seda tüüpi masinõpet nimetatakse mõnikord “kolmanda põlvkonna” närvivõrgustikuks ja paljud eksperdid viitavad nende toimimise illustreerimiseks närvivõrkude spikkerimisele. Spikne närvivõrk, mis kasutab paljusid samu mudeleid kui vedeliku olekumasin, lisab sünaptilistele ja närvielementidele aja omaduse.
Vedelas olekus masina mudelis viib närvi aktiivsuse hindamine neuronivõrkude aktiveerimise spatiotemporaalse mustri. See on korduv tüüpi närvivõrk, mistõttu teatud tüüpi mälu säilitatakse kogu protsessi vältel.
Veel üks näpunäide vedela oleku masina olemuse kohta on seotud selle spetsiifilise närvivaikimisvõrgu nimega.
Idee on see, et kivi või muu tahke eseme tilk veekogusse või mõnda muusse vedelikku tekivad pinnale kortsud ja aktiivsus pinna all, mida saab süsteemis toimuva mõistmiseks hinnata. Samal viisil saavad inimesed hinnata vedela oleku masina toiminguid, et saada rohkem aru, kuidas see inimese aju aktiivsust modelleerib. Oluline on siiski märkida, et vedelas olekus masinatel on mõned erilised nõrkused või väljakutsed. Üks neist on see, et arvutuslikku tööd on tõesti väga raske jälgida ja süsteemi ümberprojekteerimine on võimatu, kuna protsessi enda jaoks on vähem ranged reeglid. Eksperdid märgivad, et vedelas olekus masinas pole vooluahelad spetsiifiliste toimingute tegemiseks kõvakodeeritud ning süsteemi ja selle ülesehituse mitmekülgsuse tõttu on vähem kontroll närvivõrgu protsessi üle üldiselt.