Flüssigkeitszustandsmaschine (lsm)

Definition - Was bedeutet Liquid State Machine (LSM)?

Eine Liquid State Machine (LSM) ist ein Modell oder System für maschinelles Lernen, das Teil einer Reihe bestimmter neuronaler Netzwerkmodelle ist. Diese Modelle bauen auf traditionellen Designs auf, um neue und innovative Methoden zur Verarbeitung von Informationen einzuführen. Wie andere Arten von neuronalen Netzen basieren Liquid State Machines und ähnliche Builds auf der Neurobiologie des menschlichen Gehirns.

Technische.me erklärt Liquid State Machine (LSM)

Um wirklich zu verstehen, was eine Liquid-State-Maschine ist, ist es wichtig, die Art des maschinellen Lernprogramms zu verstehen, in das sie fällt. Diese Arten des maschinellen Lernens werden manchmal als neuronale Netze der dritten Generation bezeichnet, und viele Experten beziehen sich auf neuronale Netze, um zu veranschaulichen, wie sie funktionieren. Das spikierende neuronale Netzwerk, das viele der gleichen Modelle wie eine Flüssigkeitszustandsmaschine verwendet, fügt synaptischen und neuronalen Elementen eine Zeiteigenschaft hinzu.

In einem Liquid-State-Machine-Modell führt die Bewertung der spikierenden neuronalen Aktivität zu einem raumzeitlichen Muster der Aktivierung des Neuronennetzwerks. Dies ist ein wiederkehrender Typ eines neuronalen Netzwerks, sodass bestimmte Speichertypen während des gesamten Prozesses erhalten bleiben.

Ein weiterer Hinweis auf die Natur einer Flüssigkeitszustandsmaschine hat mit dem Namen dieser besonderen Art von spikendem neuronalen Netzwerk zu tun.

Die Idee ist, dass das Fallenlassen eines Steins oder eines anderen festen Gegenstands in ein Gewässer oder eine andere Flüssigkeit Wellen auf der Oberfläche und Aktivitäten unter der Oberfläche erzeugt, die bewertet werden können, um zu verstehen, was im System geschieht. Auf die gleiche Weise kann der Mensch die Funktionsweise einer Flüssigkeitszustandsmaschine bewerten, um besser zu verstehen, wie sie die Aktivität des menschlichen Gehirns modelliert. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass Liquid-State-Maschinen einige besondere Schwächen oder Herausforderungen aufweisen. Eine davon ist, dass es sehr schwierig wird, die Rechenarbeit wirklich zu beobachten, und es unmöglich ist, das System zurückzuentwickeln, da es weniger strenge Regeln für den Prozess selbst gibt. Experten weisen darauf hin, dass in einer Flüssigkeitszustandsmaschine Schaltkreise nicht für bestimmte Aufgaben fest codiert sind und aufgrund der Vielseitigkeit des Systems und seines Designs im Allgemeinen weniger Kontrolle über den neuronalen Netzwerkprozess besteht.