خطوات الاستخدام
أولاً: حدد نوع الخلية (LSTM أو GRU). يختلف عدد المعاملات بينهما بسبب اختلاف بنية البوابات. في LSTM توجد 4 بوابات (الإدخال، النسيان، الخلية، الإخراج)، بينما في GRU توجد 3 بوابات (إعادة التعيين، التحديث، والإخراج المخفي الجديد).
ثانياً: أدخل عدد ميزات الإدخال (inputSize)، وهو بُعد المتجه الذي يمثل كل عنصر في السلسلة الزمنية. مثلاً إذا كنت تتعامل مع كلمات ممثلة بمتجهات 100 بعد، فالمدخل 100.
ثالثاً: أدخل عدد الوحدات المخفية (hiddenSize)، وهو عدد الخلايا العصبية في الطبقة المخفية. يمثل هذا سعة الذاكرة للنموذج. كلما زاد hiddenSize زادت قدرة النموذج على تعلم أنماط معقدة، لكنه يزيد من عدد المعاملات ويحتاج إلى بيانات أكثر.
رابعاً: يحسب عدد المعاملات باستخدام الصيغ التالية: • لـ LSTM: 4 × (inputSize × hiddenSize + hiddenSize^2 + hiddenSize) + (عدد التحيزات: 4 × hiddenSize) التبسيط: 4 × (inputSize × hiddenSize + hiddenSize^2 + 2 × hiddenSize) • لـ GRU: 3 × (inputSize × hiddenSize + hiddenSize^2 + 2 × hiddenSize) لاحظ أنه لا توجد بوابات إضافية للخلية كما في LSTM.