Преглед садржаја:
- Дефиниција - Шта значи машина за течна стања (ЛСМ)?
- Техопедија објашњава машину за течна стања (ЛСМ)
Дефиниција - Шта значи машина за течна стања (ЛСМ)?
Машина са течним стањем (ЛСМ) је модел или систем машинског учења који је део низа одређених модела неуронске мреже. Ови модели граде се на традиционалном дизајну како би увели нове и иновативне начине обраде информација. Као и друге врсте неуронских мрежа, машине са течним стањем и сличне компоненте се заснивају на неуробиологији људског мозга.
Техопедија објашњава машину за течна стања (ЛСМ)
Да бисте заиста схватили шта је машина са течним стањем, важно је разумети врсту програма машинског учења у који пада. Ове врсте машинског учења понекад се називају и неуронским мрежама „треће генерације“, а многи стручњаци позивају се на „шиљасте“ неуронске мреже како би илустровали како раде. Шиљаста неуронска мрежа, која користи многе исте моделе као и машина са течним стањем, додаје својство времена синаптичким и неуронским елементима.
У моделу машине са течним стањем, процена шиљасте неуронске активности доводи до просторнотемпоралног узорка активације неуронске мреже. Ово је понављајућа врста неуронске мреже, тако да се одређене врсте меморије чувају током процеса.
Још један траг у природи течног стања машине има везе са називом ове посебне врсте шиљасте неуронске мреже.
Идеја је да убацивање камена или другог чврстог предмета у водено тело или неку другу течност ствара пукотине на површини и активност испод површине која се може проценити да би се разумело шта се дешава у систему. На исти начин, људи могу да процене рад машине са течним стањем да би разумели више о томе како се моделира активност људског мозга. Међутим, важно је имати на уму да машине за течно стање имају одређене слабости или изазове. Једно од њих је да је врло тешко заиста посматрати рачунски рад, а немогуће је обрнути инжењеринг система, јер постоје мање строга правила о самом процесу. Стручњаци истичу да у машини са течним стањем склопови нису тврдо кодирани за обављање одређених задатака, а због свестраности система и његовог дизајна, уопште је мања контрола над процесом неуронске мреже.
