Что такое машина состояния жидкости (lsm)? - определение из техопедии

Определение - Что означает Liquid State Machine (LSM)?

Машина с жидким состоянием (LSM) - это модель или система машинного обучения, которая является частью серии конкретных моделей нейронных сетей. Эти модели основаны на традиционных разработках, чтобы представить новые и инновационные способы обработки информации. Как и другие виды нейронных сетей, машины с жидким состоянием и подобные сборки основаны на нейробиологии человеческого мозга.

Techopedia объясняет Liquid State Machine (LSM)

Чтобы действительно понять, что такое машина с жидким состоянием, важно понять тип программы машинного обучения, в которую она входит. Эти типы машинного обучения иногда называют нейронными сетями «третьего поколения», и многие эксперты ссылаются на «всплеск» нейронных сетей, чтобы проиллюстрировать, как они работают. Пиковая нейронная сеть, которая использует многие из тех же моделей, что и машина с жидким состоянием, добавляет свойство времени к синаптическим и нейронным элементам.

В модели машины с жидким состоянием оценка пиковой нейронной активности приводит к пространственно-временной модели активации нейронной сети. Это рекуррентный тип нейронной сети, поэтому определенные типы памяти сохраняются на протяжении всего процесса.

Еще один ключ к природе машины с жидким состоянием имеет отношение к названию этого специфического типа всплеска нейронной сети.

Идея состоит в том, что падение камня или другого твердого предмета в водоем или другую жидкость вызывает рябь на поверхности и активность под поверхностью, что можно оценить, чтобы понять, что происходит в системе. Таким же образом, люди могут оценить работу машины с жидким состоянием, чтобы понять, как она моделирует деятельность человеческого мозга. Тем не менее, важно отметить, что у машин с жидким состоянием есть определенные недостатки или проблемы. Одним из них является то, что становится очень трудно реально наблюдать за вычислительной работой, и невозможно провести реинжиниринг системы, потому что в самом процессе существуют менее строгие правила. Эксперты отмечают, что в машине с жидким состоянием схемы не жестко закодированы для выполнения конкретных задач, и из-за универсальности системы и ее конструкции, в целом, меньше контролируется процесс нейронной сети.