Sommario:
- Definizione - Cosa significa Liquid State Machine (LSM)?
- Techopedia spiega Liquid State Machine (LSM)
Definizione - Cosa significa Liquid State Machine (LSM)?
Una macchina a stato liquido (LSM) è un modello o sistema di apprendimento automatico che fa parte di una serie di particolari modelli di reti neurali. Questi modelli si basano su progetti tradizionali per introdurre modi nuovi e innovativi di elaborazione delle informazioni. Come altri tipi di reti neurali, macchine allo stato liquido e strutture simili si basano sulla neurobiologia del cervello umano.
Techopedia spiega Liquid State Machine (LSM)
Per capire veramente cos'è una macchina a stato liquido, è importante capire il tipo di programma di apprendimento automatico in cui rientra. Questi tipi di machine learning sono talvolta chiamati reti neurali di “terza generazione” e molti esperti fanno riferimento a reti neurali “a spillo” per illustrare come funzionano. La rete neurale spigolosa, che utilizza molti degli stessi modelli di una macchina a stato liquido, aggiunge una proprietà del tempo agli elementi sinaptici e neurali.
In un modello di macchina a stato liquido, la valutazione dell'attività neurale spiking porta a un modello spazio-temporale dell'attivazione della rete neuronale. Questo è un tipo ricorrente di rete neurale, quindi alcuni tipi di memoria vengono preservati durante tutto il processo.
Un altro indizio sulla natura di una macchina a stato liquido ha a che fare con il nome di questo particolare tipo di rete neurale spigolosa.
L'idea è che far cadere una pietra o un altro oggetto solido in uno specchio d'acqua o in qualche altro liquido produce increspature sulla superficie e attività sotto la superficie, che possono essere valutate per capire cosa sta accadendo nel sistema. Allo stesso modo, gli umani possono valutare le operazioni di una macchina a stato liquido per capire di più su come sta modellando l'attività del cervello umano. Tuttavia, una cosa importante da notare è che le macchine a stato liquido presentano alcuni punti deboli o sfide particolari. Uno di questi è che diventa molto difficile osservare veramente il lavoro di calcolo, ed è impossibile decodificare il sistema perché ci sono regole meno stringenti sul processo stesso. Gli esperti sottolineano che in una macchina a stato liquido, i circuiti non sono hardcoded per svolgere compiti specifici e, a causa della versatilità del sistema e del suo design, vi è un minore controllo sul processo di rete neurale in generale.
