Ativação Pytorch LSTM

1. Pytorch tem lstm?
2. Podemos usar relu no LSTM?
3. O que é torch nn lstm?
4. Por que Tanh é usado no LSTM?

Pytorch tem lstm?

Os portões podem ser vistos como combinações de camadas de rede neural e operações pontuais. Se você ainda não sabe como os LSTMs funcionam, a matemática é direta e as equações fundamentais do LSTM estão disponíveis nos documentos de Pytorch. Existem muitos ótimos recursos online, como este.

Podemos usar relu no LSTM?

Tradicionalmente, os LSTMs usam a função de ativação de Tanh para a ativação do estado celular e a função de ativação sigmóide para a saída do nó. Dado seu design cuidadoso, o Relu não era apropriado para redes neurais recorrentes (RNNs), como a Long Term Memory Network (LSTM) por padrão, por padrão.

O que é torch nn lstm?

Tocha de classe.nn. LSTM (*args, ** kwargs) [fonte] aplica uma memória de curto prazo de várias camadas (LSTM) RNN a uma sequência de entrada.

Por que Tanh é usado no LSTM?

Uma função de Tanh garante que os valores permaneçam entre -1 e 1, regulando assim a saída da rede neural. Você pode ver como os mesmos valores de cima permanecem entre os limites permitidos pela função Tanh.