Obsah
- Definice - Co znamená Liquid State Machine (LSM)?
- Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud | V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.
- Techopedia vysvětluje Liquid State Machine (LSM)
Definice - Co znamená Liquid State Machine (LSM)?
Stroj v tekutém stavu (LSM) je model nebo systém strojového učení, který je součástí řady konkrétních modelů neuronových sítí. Tyto modely vycházejí z tradičních návrhů a zavádějí nové a inovativní způsoby zpracování informací. Stejně jako jiné druhy neuronových sítí jsou stroje na tekuté stavy a podobné stavby založeny na neurobiologii lidského mozku.
Úvod do Microsoft Azure a Microsoft Cloud | V této příručce se dozvíte, o čem cloud computing je a jak vám může Microsoft Azure pomoci migrovat a řídit podnikání z cloudu.
Techopedia vysvětluje Liquid State Machine (LSM)
Abychom opravdu porozuměli tomu, co je kapalný stavový stroj, je důležité pochopit typ programu strojového učení, do kterého spadá. Tyto typy strojového učení se někdy nazývají neuronové sítě „třetí generace“ a mnoho odborníků odkazuje na „špičkové“ neuronové sítě, aby ilustrovaly, jak fungují. Špičková neuronová síť, která využívá mnoho stejných modelů jako stroj v tekutém stavu, přidává synaptickým a neurálním prvkům vlastnost času.
Ve strojním modelu v kapalném stavu vede hodnocení neuronové aktivity k vybočení do meziprostorového vzorce aktivace neuronové sítě. Jedná se o opakující se typ neuronové sítě, takže určité typy paměti jsou během procesu zachovány.
Další vodítko k povaze stroje v tekutém stavu má co do činění s názvem tohoto konkrétního druhu neurčité neuronové sítě.
Myšlenka je taková, že pád kamene nebo jiného pevného předmětu do útvaru vody nebo nějaké jiné kapaliny vytváří vlnky na povrchu a aktivitu pod povrchem, které lze vyhodnotit, aby se pochopilo, co se v systému děje. Stejně tak mohou lidé vyhodnotit činnosti stroje v tekutém stavu, aby lépe porozuměli tomu, jak modeluje aktivitu lidského mozku. Je však důležité si uvědomit, že stroje v tekutém stavu mají určité slabiny nebo problémy. Jedním z nich je to, že je velmi obtížné skutečně pozorovat výpočetní práci a je nemožné zpětně analyzovat systém, protože pro samotný proces existují méně přísná pravidla. Odborníci poukazují na to, že ve stroji v tekutém stavu nejsou obvody pevně zakódovány pro provádění konkrétních úkolů, a vzhledem k všestrannosti systému a jeho návrhu je obecně menší kontrola procesu neuronové sítě.