Вопрос или проблема
Я пытаюсь визуализировать схему нейронной сети и нашел отличный инструмент для создания схем здесь http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html. Я отредактировал файл SVG, чтобы изменить один из плотных слоев на слой LSTM, а входные данные — на временные ряды вместо отдельных нейронов.
Внизу изображения есть обозначение множества, детализирующее, сколько нейронов в каждом слое. Я не очень хорошо знаком с обозначением множества. Я не совсем уверен, как представить слои LSTM с количеством нейронов в соответствии с данным обозначением множества?
Это один слой LSTM с hidden_size=8, а размер входа/выхода, очевидно, просто предыдущие/следующие слои (5 и 8).
Также тот же вопрос касается начальных временных рядов: как представить 5 временных рядов длиной (скажем, 100 точек) в обозначении множества?
Буду благодарен за любые дополнительные советы о том, как лучше представить архитектуру! Спасибо!
Внутри рекуррентной ячейки вы можете добавить скрытые единицы — часто мы это обозначаем как:
Единица 1
...
Единица n
Где n — это размерность рекуррентного представления.
Ответ или решение
Когда вы визуализируете архитектуру нейронной сети, включающую LSTM, важно правильно отразить количество нейронов и различные уровни входных данных, чтобы сделать схему понятной и информативной. Давайте разберем, как использовать множество и обозначения для отображения LSTM-слоев и временных рядов в вашей схеме.
Представление LSTM с использованием множеств
LSTM (Long Short-Term Memory) – это тип рекуррентной нейронной сети (RNN), и его структура включает в себя несколько ключевых компонентов. В вашей ситуации вы используете один LSTM-слой с hidden_size = 8. Это означает, что внутреннее состояние LSTM будет представлено 8 единицами или "нейронами".
Как представлять LSTM в обозначениях множеств
Предположим, что вы хотите задать множество нейронов в LSTM-слое. Вы можете использовать следующее обозначение:
- Обозначим LSTM-слой как ( LSTM_1 ) и его внутренние нейроны как ( U_1, U_2, \ldots, U_8 ), где ( n = 8 ) (размер скрытого состояния).
Формально это можно записать как:
[
LSTM_1 = { U_1, U_2, U_3, U_4, U_5, U_6, U_7, U_8 }
]
Представление временных рядов
Для входных данных в виде временных рядов, у вас есть 5 временных последовательностей, каждая из которых содержит 100 точек. Чтобы обозначить это, можно воспользоваться следующей формулой:
Формально можно представить входные данные как:
[
X = { x_1, x_2, x_3, x_4, x_5 }
]
где каждый элемент ( x_i ) представляет собой временной ряд длиной 100:
[
x_i = { p_1, p_2, p3, \ldots, p{100} }, \quad i = 1, 2, 3, 4, 5
]
Таким образом, полное представление всех временных рядов может выглядеть так:
[
X = { { p{1,1}, p{1,2}, \ldots, p{1,100} }, { p{2,1}, p{2,2}, \ldots, p{2,100} }, \ldots, { p{5,1}, p{5,2}, \ldots, p_{5,100} } }
]
Дополнительные соображения
Для улучшения визуализации архитектуры вашей нейронной сети, рассмотрите следующие рекомендации:
-
Стилизация: Используйте различные цвета и формы для разных типов слоев (например, вытянутые прямоугольники для LSTM и круглые формы для Dense слоев), чтобы визуально разграничить их.
-
Подписи: Добавляйте четкие подписи к каждому слою, чтобы быстро ориентироваться в структуре сети. Например, обозначьте LSTM-слой, его размер и связи с предыдущими и следующими слоями.
-
Стрелки: Используйте стрелки для указания направления информации, проходящей через сеть. Это особенно важно для рекуррентных моделей, где данные возвращаются обратно в ячейки.
В итоге, правильное представление архитектуры LSTM-нейронной сети поможет вам и другим своевременно понять сложность модели и структуры данных, с которыми вы работаете.