جدول المحتويات:
التعريف - ماذا تعني آلة الحالة السائلة (LSM)؟
جهاز الحالة السائلة (LSM) هو نموذج أو نظام لتعلم الآلة يمثل جزءًا من سلسلة من نماذج الشبكات العصبية المحددة. تعتمد هذه النماذج على التصاميم التقليدية لإدخال طرق جديدة ومبتكرة لمعالجة المعلومات. مثل الأنواع الأخرى من الشبكات العصبية ، تستند آلات الحالة السائلة والبنى المماثلة حول البيولوجيا العصبية للدماغ البشري.
تيكوبيديا تشرح آلة الحالة السائلة (LSM)
لفهم حقيقة ماهية آلة الحالة السائلة ، من المهم فهم نوع برنامج التعلم الآلي الذي يقع فيه. تسمى هذه الأنواع من التعلم الآلي في بعض الأحيان الشبكات العصبية "من الجيل الثالث" ، ويشير العديد من الخبراء إلى الشبكات العصبية "الشائكة" لتوضيح كيفية عملها. تضيف الشبكة العصبية المتصاعدة ، التي تستخدم العديد من نفس النماذج كآلة الحالة السائلة ، خاصية الوقت إلى العناصر العصبية والمتشابكية.
في نموذج آلة الحالة السائلة ، يؤدي تقييم النشاط العصبي المتصاعد إلى نمط الزماني المكاني لتنشيط شبكة الخلايا العصبية. هذا هو نوع متكرر من الشبكة العصبية ، لذلك يتم الاحتفاظ بأنواع معينة من الذاكرة طوال العملية.
إن فكرة أخرى عن طبيعة آلة الحالة السائلة لها علاقة باسم هذا النوع الخاص من الشبكة العصبية المتصاعدة.
الفكرة هي أن إسقاط حجر أو مادة صلبة أخرى في جسم مائي أو سائل آخر ينتج تموجات على السطح ، ونشاط تحت السطح ، يمكن تقييمه لفهم ما يحدث في النظام. بنفس الطريقة ، يمكن للبشر تقييم عمليات جهاز الحالة السائلة لفهم المزيد حول كيفية وضع نموذج لنشاط الدماغ البشري. ومع ذلك ، من المهم ملاحظة أن أجهزة الحالة السائلة لديها بعض نقاط الضعف أو التحديات الخاصة. أحد هذه الأمور هو أنه من الصعب للغاية مراقبة العمل الحسابي ، ومن المستحيل عكس هندسة النظام لأن هناك قواعد أقل صرامة في العملية نفسها. يشير الخبراء إلى أنه في جهاز الحالة السائلة ، لا تكون الدوائر مضغوطة لأداء مهام محددة ، وبسبب تنوع النظام وتصميمه ، هناك تحكم أقل في عملية الشبكة العصبية بشكل عام.
