Turinys:
- Apibrėžimas - ką reiškia skysčio būsenos aparatas (LSM)?
- „Techopedia“ paaiškina skysčio būsenos aparatą (LSM)
Apibrėžimas - ką reiškia skysčio būsenos aparatas (LSM)?
Skystosios būsenos mašina (LSM) yra kompiuterio mokymosi modelis arba sistema, priklausanti tam tikrų neuroninio tinklo modelių serijai. Šie modeliai grindžiami tradiciniais dizainais, kad įvestų naujus ir novatoriškus informacijos apdorojimo būdus. Kaip ir kitų rūšių neuroniniai tinklai, skysčių būsenos aparatai ir panašios struktūros yra paremtos žmogaus smegenų neurobiologija.
„Techopedia“ paaiškina skysčio būsenos aparatą (LSM)
Norint iš tikrųjų suprasti, kas yra skystos būsenos mašina, svarbu suprasti, kokio tipo mašinų mokymosi programa į ją patenka. Šios mašininio mokymosi rūšys kartais vadinamos „trečiosios kartos“ neuroniniais tinklais, ir daugelis ekspertų nurodo „spygliuotus“ neuroninius tinklus, kad parodytų, kaip jie veikia. Spyruoklinis nervų tinklas, kuris naudoja daugelį tų pačių modelių, kaip skysčio būsenos aparatas, sinapsiniams ir nerviniams elementams suteikia laiko savybę.
Skystosios būsenos mašinos modelyje nervinio nervo aktyvumo vertinimas lemia neuroninio tinklo aktyvacijos spatioemporalinį modelį. Tai yra pasikartojantis nervų tinklo tipas, todėl tam tikros atminties rūšys išsaugomos viso proceso metu.
Kitas skystosios būsenos mašinos pobūdis yra susijęs su šio ypatingo nervinio tinklo nervinio tinklo pavadinimu.
Idėja yra ta, kad nuleidus akmenį ar kitą kietą daiktą į vandens telkinį ar kitą skystį, paviršiuje atsiranda virpėjimo ir aktyvumo po paviršiumi, kuriuos galima įvertinti, norint suprasti, kas vyksta sistemoje. Tuo pačiu būdu žmonės gali įvertinti skysčio būsenos mašinos operacijas, kad daugiau suprastų, kaip ji modeliuoja žmogaus smegenų veiklą. Tačiau svarbu pažymėti, kad skystosios būsenos mašinos turi tam tikrų trūkumų ar iššūkių. Viena iš jų yra ta, kad tampa labai sunku realiai stebėti skaičiavimo darbą, ir neįmanoma pakeisti sistemos inžinerijos, nes pačiame procese galioja mažiau griežtos taisyklės. Ekspertai pabrėžia, kad skystos būsenos mašinose grandinės nėra sunkiai koduojamos atlikti specifines užduotis, o dėl sistemos ir jos konstrukcijos universalumo yra mažiau kontroliuojamas neuroninio tinklo procesas apskritai.
