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Definition - Was bedeutet Liquid State Machine (LSM)?
Eine Liquid State Machine (LSM) ist ein maschinelles Lernmodell oder -system, das Teil einer Reihe bestimmter neuronaler Netzwerkmodelle ist. Diese Modelle bauen auf traditionellen Designs auf, um neue und innovative Wege der Informationsverarbeitung einzuführen. Wie andere Arten neuronaler Netze basieren auch Liquid State Machines und ähnliche Aufbauten auf der Neurobiologie des menschlichen Gehirns.
Techopedia erklärt Liquid State Machine (LSM)
Um wirklich zu verstehen, was eine Maschine in flüssigem Zustand 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 verweisen auf „spikende“ neuronale Netze, um ihre Funktionsweise zu veranschaulichen. Das spikierende neuronale Netzwerk, das viele der gleichen Modelle wie eine Flüssigzustandsmaschine verwendet, verleiht synaptischen und neuronalen Elementen eine zeitliche Eigenschaft.
In einem Liquid-State-Machine-Modell führt die Bewertung der spikierenden neuronalen Aktivität zu einem räumlich-zeitlichen Muster der Neuronennetzwerkaktivierung. Dies ist ein wiederkehrender neuronaler Netzwerktyp, sodass bestimmte Speichertypen während des gesamten Prozesses erhalten bleiben.
Ein weiterer Hinweis auf die Natur einer Liquid-State-Machine hat mit dem Namen dieser speziellen Art von spikierendem neuronalen Netzwerk zu tun.
Die Idee ist, dass das Fallenlassen eines Steins oder eines anderen festen Gegenstands in ein Gewässer oder eine andere Flüssigkeit Welligkeiten auf der Oberfläche und Aktivitäten unter der Oberfläche hervorruft, die ausgewertet werden können, um zu verstehen, was im System geschieht. Auf die gleiche Weise kann der Mensch die Funktionsweise einer Flüssigkeitsmaschine bewerten, um zu verstehen, wie sie die Aktivität des menschlichen Gehirns modelliert. Wichtig ist jedoch, dass Liquid State Machines 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 rückzuentwickeln, weil es weniger strenge Regeln für den Prozess selbst gibt. Experten weisen darauf hin, dass in einer Liquid-State-Maschine Schaltkreise nicht für bestimmte Aufgaben fest codiert sind und dass aufgrund der Vielseitigkeit des Systems und seines Designs die Kontrolle über den neuronalen Netzwerkprozess im Allgemeinen geringer ist.
