HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

حيل التحليل إلى عوامل لشبكات LSTM

Oleksii Kuchaiev; Boris Ginsburg

الملخص

نقدم طريقتين بسيطتين لخفض عدد المعلمات وتسريع تدريب شبكات الذاكرة القصيرة والطويلة الأجل (LSTM) الكبيرة: الأولى هي "تحليل المصفوفة حسب التصميم" لمصفوفة LSTM إلى حاصل ضرب مصفوفتين أصغر، والثانية هي تقسيم مصفوفة LSTM ومدخلاتها وأحالتها إلى مجموعات مستقلة. تسمح كلا الطريقتين بتدريب شبكات LSTM الكبيرة بشكل كبير أسرع لتحقيق درجة الحيرة القريبة من أفضل المستويات الحالية بينما يتم استخدام عدد أقل بكثير من معلمات الشبكة العصبية المتكررة (RNN).


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp