Cuprins:
- Definiție - Ce înseamnă mașina cu stare lichidă (LSM)?
- Techopedia explică mașina cu stare lichidă (LSM)
Definiție - Ce înseamnă mașina cu stare lichidă (LSM)?
O mașină cu stare lichidă (LSM) este un model sau un sistem de învățare a mașinilor care face parte dintr-o serie de modele de rețele neuronale particulare. Aceste modele se bazează pe modele tradiționale pentru a introduce noi și moduri inovatoare de procesare a informațiilor. Ca și alte tipuri de rețele neuronale, mașinile cu stare lichidă și construcții similare se bazează în jurul neurobiologiei creierului uman.
Techopedia explică mașina cu stare lichidă (LSM)
Pentru a înțelege cu adevărat ce este o mașină cu stare lichidă, este important să înțelegeți tipul de program de învățare a mașinii în care se încadrează. Aceste tipuri de învățare automată sunt uneori numite rețele neuronale „a treia generație”, iar mulți experți se referă la rețelele neuronale „spinning” pentru a ilustra modul de funcționare. Rețeaua neuronală spiking, care utilizează multe din aceleași modele ca mașină cu stare lichidă, adaugă o proprietate a timpului elementelor sinaptice și neuronale.
Într-un model de mașină cu stare lichidă, evaluarea activității neuronale spinning conduce la un model spatiotemporal de activare a rețelei neuronale. Acesta este un tip recurent de rețea neuronală, astfel încât anumite tipuri de memorie sunt păstrate pe parcursul întregului proces.
Un alt indiciu asupra naturii unei mașini cu stare lichidă are legătură cu numele acestui tip particular de rețea neuronală de spiking.
Ideea este că aruncarea unei pietre sau a unui alt element solid într-un corp de apă sau un alt lichid produce ondulări la suprafață și activitate sub suprafață, care poate fi evaluată pentru a înțelege ce se întâmplă în sistem. În același mod, oamenii pot evalua operațiunile unei mașini cu stare lichidă pentru a înțelege mai multe despre modul în care modelează activitatea creierului uman. Totuși, un lucru important de remarcat este faptul că mașinile cu stare lichidă au anumite puncte slabe sau provocări particulare. Unul dintre acestea este faptul că devine foarte dificil să observi într-adevăr lucrările de calcul și este imposibil să inversezi sistemul, deoarece există reguli mai puțin stricte asupra procesului în sine. Experții subliniază că într-o mașină cu stare lichidă, circuitele nu sunt codate pentru a face sarcini specifice și, din cauza versatilității sistemului și a proiectării acestuia, există un control mai mic asupra procesului de rețea neuronală în general.
