Índice:
- Definição - O que significa Liquid State Machine (LSM)?
- Techopedia explica Liquid State Machine (LSM)
Definição - O que significa Liquid State Machine (LSM)?
Uma máquina de estado líquido (LSM) é um modelo ou sistema de aprendizado de máquina que faz parte de uma série de modelos de rede neural específicos. Esses modelos se baseiam em projetos tradicionais para introduzir maneiras novas e inovadoras de processar informações. Como outros tipos de redes neurais, máquinas de estado líquido e construções similares são baseadas na neurobiologia do cérebro humano.
Techopedia explica Liquid State Machine (LSM)
Para realmente entender o que é uma máquina de estado líquido, é importante entender o tipo de programa de aprendizado de máquina no qual ela se enquadra. Esses tipos de aprendizado de máquina às vezes são chamados de redes neurais de "terceira geração", e muitos especialistas se referem a redes neurais de "cravação" para ilustrar como eles funcionam. A rede neural de pico, que utiliza muitos dos mesmos modelos de uma máquina de estado líquido, adiciona uma propriedade de tempo aos elementos sinápticos e neurais.
Em um modelo de máquina de estado líquido, a avaliação do aumento da atividade neural leva a um padrão espaço-temporal da ativação da rede de neurônios. Esse é um tipo recorrente de rede neural, portanto, certos tipos de memória são preservados durante todo o processo.
Outra pista para a natureza de uma máquina de estado líquido tem a ver com o nome desse tipo específico de rede neural de cravação.
A idéia é que soltar uma pedra ou outro item sólido em um corpo de água ou outro líquido produz ondulações na superfície e atividade sob a superfície, que podem ser avaliadas para entender o que está acontecendo no sistema. Da mesma forma, os humanos podem avaliar as operações de uma máquina de estado líquido para entender mais sobre como ela está modelando a atividade do cérebro humano. No entanto, uma coisa importante a ser observada é que as máquinas de estado líquido apresentam alguns pontos fracos ou desafios específicos. Uma delas é que fica muito difícil observar realmente o trabalho computacional e impossível fazer a engenharia reversa do sistema, porque existem regras menos rigorosas no próprio processo. Especialistas apontam que em uma máquina de estado líquido, os circuitos não são codificados para executar tarefas específicas e, devido à versatilidade do sistema e seu design, há menos controle sobre o processo de rede neural em geral.
