Foruma hoş geldin 👋, Ziyaretçi

Forum içeriğine ve tüm hizmetlerimize erişim sağlamak için foruma kayıt olmalı ya da giriş yapmalısınız. Foruma üye olmak tamamen ücretsizdir.

Uzun kısa süreli bellek

bullvar_katip

Administrator
Katılım
21 Mayıs 2024
Mesajlar
532,105
sağ|küçükresim| Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) hücresi, verileri sırayla işleyebilir ve zaman içinde gizli durumunu koruyabilir. Uzun kısa süreli bellek ( İngilizce: Long Short-Term Memory) derin öğrenme alanında kullanılan yapay bir yinelemeli sinir ağı (RNN) mimarisidir . Standart ileri beslemeli sinir ağlarının aksine, LSTM'nin geri bildirim bağlantıları vardır. Yalnızca anlık veriyi (resim gibi) değil, veri dizilerini (konuşma veya video gibi) de işleyebilir. Örneğin, LSTM bölümlenmemiş, bağlı el yazısı tanıma , konuşma tanıma ve ağ trafiğinde anomali veya IDS'lerde (saldırı tespit sistemleri) tespiti gibi görevler için geçerlidir. Sıradan bir LSTM ünitesi, bir hücre, bir giriş kapısı, bir çıkış kapısı ve bir unut kapısından oluşur. Hücre, değişken uzunlukta zaman aralıklarındaki değerleri hatırlar ve bu üç kapı, hücreye giren ve çıkan bilgi akışını düzenler. LSTM ağları, zaman serisi verilerine dayanarak sınıflandırmak, işlemek ve tahminler yapmak için çok uygundur, çünkü bir zaman serisindeki önemli olaylar arasında bilinmeyen süreli gecikmeler olabilir. LSTM'ler, geleneksel RNN'leri eğitirken karşılaşılabilecek patlayan ve yok olan gradyan problemleriyle başa çıkmak için geliştirilmiştir. Tarihi LSTM, 1997 yılında Sepp Hochreiter ve Jürgen Schmidhuber tarafından ortaya atıldı. LSTM, Sabit Hata Karuseli (CEC) birimlerini tanıtarak, patlayan ve yok olan gradyan problemlerini ele alır. LSTM bloğunun ilk sürümü hücreler, giriş ve çıkış kapılarını içeriyordu. Ayrıca bakınız Yinelemeli sinir ağı Derin öğrenme Uzun vadeli güçlendirme Prefrontal korteks bazal gangliyon çalışma belleği Zaman serisi Kaynakça Dış bağlantılar Jürgen Schmidhuber'ın IDSIA grubundaki 30'dan fazla LSTM makalesi ile tekrarlayan Sinir Ağları Gers, Felix A.; Schraudolph, Nicol N.; Schmidhuber, Jürgen (Aug 2002). "Tekrarlayan LSTM ağları ile kesin zamanlamayı öğrenme" (PDF) . Makine Öğrenimi Araştırmaları Dergisi . 3 : 115-143. Abidogun, Olusola Adeniyi (2005). Veri Madenciliği, Sahtekarlık Tespiti ve Mobil Telekomünikasyon: Denetimsiz Yapay Sinir Ağları ile Çağrı Patern Analizi . Yüksek Lisans Tezi (Tezli). Batı Cape Üniversitesi. hdl : 11394/249 . 22 Mayıs 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi (PDF) . Orijinal tekrarlayan sinir ağları, özellikle LSTM açıklayan adamış iki bölümden ile. Kategori:Yapay sinir ağları
 

Tema özelleştirme sistemi

Bu menüden forum temasının bazı alanlarını kendinize özel olarak düzenleye bilirsiniz.

Zevkine göre renk kombinasyonunu belirle

Tam ekran yada dar ekran

Temanızın gövde büyüklüğünü sevkiniz, ihtiyacınıza göre dar yada geniş olarak kulana bilirsiniz.

Izgara yada normal mod

Temanızda forum listeleme yapısını ızgara yapısında yada normal yapıda listemek için kullanabilirsiniz.

Forum arkaplan resimleri

Forum arkaplanlarına eklenmiş olan resimlerinin kontrolü senin elinde, resimleri aç/kapat

Sidebar blogunu kapat/aç

Forumun kalabalığında kurtulmak için sidebar (kenar çubuğunu) açıp/kapatarak gereksiz kalabalıklardan kurtula bilirsiniz.

Yapışkan sidebar kapat/aç

Yapışkan sidebar ile sidebar alanını daha hızlı ve verimli kullanabilirsiniz.

Radius aç/kapat

Blok köşelerinde bulunan kıvrımları kapat/aç bu şekilde tarzını yansıt.

Foruma hoş geldin 👋, Ziyaretçi

Forum içeriğine ve tüm hizmetlerimize erişim sağlamak için foruma kayıt olmalı ya da giriş yapmalısınız. Foruma üye olmak tamamen ücretsizdir.

Geri