Сколько раз функция активации sigmoid используется в одной ячейке LSTM?

Другие предметы Университет Машинное обучение / Нейронные сети функция активации sigmoid ячейка LSTM анализ данных университет Новый

Функция активации sigmoid используется в одной ячейке LSTM (Long Short-Term Memory) трижды. Давайте разберем, как именно это происходит.

Ячейка LSTM состоит из нескольких компонентов, которые помогают ей запоминать и забывать информацию. Основные шаги работы ячейки LSTM включают:

1. Входной гейт (input gate): Здесь функция активации sigmoid используется для определения, какую часть новой информации следует сохранить в состоянии ячейки. Sigmoid принимает на вход значения и возвращает числа в диапазоне от 0 до 1, которые интерпретируются как "насколько важно" сохранить эту информацию.
2. Забывающий гейт (forget gate): В этом компоненте также применяется функция активации sigmoid, чтобы решить, какую часть информации из предыдущего состояния ячейки следует забыть. Это позволяет модели игнорировать ненужные данные и сохранять только важные.
3. Выходной гейт (output gate): В этом случае функция активации sigmoid используется для определения, какую часть состояния ячейки будет выводить на следующем шаге. Это помогает контролировать, какая информация будет передана дальше в сеть.

Таким образом, функция активации sigmoid применяется трижды в каждой ячейке LSTM: в входном, забывающем и выходном гейтах. Это делает LSTM мощным инструментом для работы с последовательными данными, так как она эффективно управляет потоком информации.