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- 定義-液体状態機械（LSM）とはどういう意味ですか？
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- TechopediaはLiquid State Machine（LSM）について説明しています
定義-液体状態機械（LSM）とはどういう意味ですか？
液体状態機械（LSM）は、一連の特定のニューラルネットワークモデルの一部である機械学習モデルまたはシステムです。これらのモデルは、従来の設計に基づいて構築され、情報を処理する新しい革新的な方法を導入しています。他の種類のニューラルネットワークと同様に、液体状態マシンおよび類似のビルドは、人間の脳の神経生物学に基づいています。
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TechopediaはLiquid State Machine（LSM）について説明しています
液体状態機械が何であるかを本当に理解するには、それが該当する機械学習プログラムの種類を理解することが重要です。これらのタイプの機械学習は「第3世代」ニューラルネットワークと呼ばれることもあり、多くの専門家は「スパイク」ニューラルネットワークを参照して、それらがどのように機能するかを説明します。液体状態機械と同じモデルの多くを利用するスパイキングニューラルネットワークは、シナプスおよびニューラル要素に時間のプロパティを追加します。
液体状態機械モデルでは、神経活動のスパイクの評価により、ニューロンネットワーク活性化の時空間パターンが得られます。これは繰り返し発生するタイプのニューラルネットワークであるため、特定のタイプのメモリはプロセス全体で保持されます。
液体状態マシンの性質の別の手がかりは、この特定の種類のスパイキングニューラルネットワークの名前に関係しています。
アイデアは、水などの液体に石やその他の固形物を落とすと、表面に波紋が発生し、表面での活動が評価されて、システムで何が起こっているのかを理解できることです。同様に、人間は液体状態機械の動作を評価して、人間の脳の活動をどのようにモデル化しているのかをさらに理解できます。ただし、注意すべき重要なことは、液体状態のマシンには特定の弱点または課題があることです。これらの1つは、計算作業を実際に観察することが非常に難しくなり、プロセス自体のルールが厳しくないため、システムをリバースエンジニアリングできなくなることです。専門家は、液体ステートマシンでは、特定のタスクを実行するために回路がハードコードされておらず、システムとその設計の汎用性のために、一般にニューラルネットワークプロセスの制御が少ないことを指摘します。