Sadržaj:
- Definicija - Što znači stroj s tekućim stanjem (LSM)?
- Tehopedija objašnjava stroj za tekuće stanje (LSM)
Definicija - Što znači stroj s tekućim stanjem (LSM)?
Stroj s tekućim stanjem (LSM) je model ili sustav strojnog učenja koji je dio niza određenih modela neuronske mreže. Ovi modeli temelje se na tradicionalnom dizajnu kako bi uveli nove i inovativne načine obrade podataka. Kao i druge vrste neuronskih mreža, strojevi s tekućim stanjem i slične građe temelje se na neurobiologiji ljudskog mozga.
Tehopedija objašnjava stroj za tekuće stanje (LSM)
Da biste zaista razumjeli što je stroj s tekućim stanjem, važno je razumjeti vrstu programa strojnog učenja u koji pada. Ove vrste strojnog učenja ponekad se nazivaju i neuronskim mrežama „treće generacije“, a mnogi stručnjaci odnose se na „šiljaste“ neuronske mreže kako bi ilustrirali kako rade. Šiljasta neuronska mreža, koja koristi mnoge iste modele kao i stroj s tekućim stanjem, dodaje svojstvo vremena sinaptičkim i neuronskim elementima.
U modelu stroja s tekućim stanjem, procjena šiljaste neuronske aktivnosti dovodi do spatiotemporalnog uzorka aktivacije neuronske mreže. Ovo je ponavljajuća vrsta neuronske mreže, tako da su određene vrste memorije sačuvane tijekom cijelog postupka.
Još jedan znak o prirodi stroja s tekućim stanjem ima veze s nazivom ove posebne vrste šiljaste neuronske mreže.
Ideja je da ubacivanje kamena ili drugog čvrstog predmeta u vode ili neke druge tekućine stvara pukotine na površini i aktivnost ispod površine koja se može procijeniti da bi se razumjelo što se događa u sustavu. Na isti način, ljudi mogu procijeniti operacije stroja s tekućim stanjem kako bi razumjeli više o tome kako se modelira aktivnost ljudskog mozga. Međutim, važno je napomenuti da strojevi s tekućim stanjem imaju neke određene slabosti ili izazove. Jedna od njih je da je vrlo teško stvarno promatrati računski rad, a nemoguće je obrnuti inženjering sustava, jer postoje manje stroga pravila o samom procesu. Stručnjaci ističu da u uređaju s tekućim stanjem krugovi nisu tvrdo kodirani za obavljanje određenih zadataka, a zbog svestranosti sustava i njegovog dizajna, općenito postoji manja kontrola nad procesom neuronske mreže.
