أهلا ومرحبا بكم مرة أخرى في دورة الذكاء الاصطناعي.
في درس اليوم ، سنناقش خطة الهجوم لهذا القسم المذهل حول أقوى خوارزمية
في الذكاء الاصطناعي ، وهي a3c في الوقت الحالي.
لذلك دعونا نلقي نظرة اليوم.
سنتحدث عن الأشياء التالية.
سنبدأ بثلاثة أ من أ وثلاثة ج.
لذا سنتحدث عن معنى الاختصار وكيف سنتعامل مع الثلاثة أ.
وأيضًا ، سنلقي نظرة على المقالة الفعلية أو الورقة البحثية الفعلية التي أدت إلى ميلاد a3c
، The Deep ، ورقة بحث Google DeepMind.
وسنلقي نظرة سريعة عليه حتى تشعر براحة أكبر في التنقل فيه في وقت فراغك.
بالإضافة إلى ذلك ، سوف نرى بالضبط سبب كون a3c خوارزمية متطورة وأكثرها تقدمًا على هذا الكوكب للذكاء
الاصطناعي في الوقت الحالي ولماذا من المهم جدًا أن يكون هذا في ترسانتك.
بعد ذلك ، سنتحدث عن اليوم الأول من a3c ، والذي هو في الواقع خفي.
حسنًا ، في الواقع ، إنه يمثل ميزة متزامنة خوارزمية ناقد نشطة.
ولذا فإننا نمر عبر A ليس بالترتيب ، لكننا نمر بها بترتيب منطقي بالنسبة
لنا ، سيساعدنا في فهمنا البديهي.
ثم سنتحدث عن العنصر غير المتزامن في خوارزمية a3c ، ثم سنتحدث عن هذا الأفضلية.
وهذا هو البرنامج التعليمي حيث سنجمع كل شيء معًا ونبدأ كل شيء في فهمه.
إذن كلمة تحذير سريعة أنه أثناء استعراضك لهذه الأمور ، قد تلاحظ أنه بعد الناقد
الفعلي وحتى بعد البرنامج التعليمي المتزامن ، لن تكون لديك الصورة الكاملة أو الفهم الكامل
لكيفية ارتباط كل هذا معًا.
وهذا جيد تمامًا لأنهم جميعًا هذه العناصر الثلاثة ، يعملون بالفعل ويعملون معًا ويتطلبون
بعضهم البعض ليعملوا.
لذا فقط قم بالمرور عليها وانتقل إلى البرنامج التعليمي الثالث.
وفي البرنامج التعليمي الثالث ، البرنامج التعليمي المميز ، عندها ستجتمع جميعها معًا.
وإذا كنت لا تزال لا تفهم شيئًا ما تمامًا في هذه المرحلة ، فيمكنك فقط مراجعة هذا البرنامج التعليمي المحدد ، سواء
كان ناقدًا نشطًا أو غير متزامن أو البرنامج التعليمي المميز لتجميعها
معًا ، ولكن بشكل أساسي لا يتم التخلص منها.
إذا كنت لا تزال تشعر بعد أحد هذين الدرسين أنك بحاجة إلى بعض المعلومات.
وذلك لأنهم جميعًا يعملون معًا للوصول إلى وظيفة واحدة ، وهي خوارزمية ثلاثية الخلايا موجودة في هذا البرنامج
التعليمي والتي ترتبط جميعها ببعضها البعض بشكل جيد للغاية.
وأخيرًا ، سنتحدث عن بعض الإضافات التي يمكنك إضافتها أو بعض الوحدات والعناصر الإضافية التي يمكنك إضافتها
إلى خوارزمية C.
الشيء هو أن هناك إصدارات مختلفة من الخوارزميات ، وتعديلات مختلفة
، ومن خلال الدروس الأربعة الأولى في هذا القسم ، سنرى بعض التعديلات ،
وفي النهاية سنضيف نسخة إضافية ، الذاكرة طويلة المدى لشتم.
الآن لن ندخل في الكثير من التفاصيل حول الأنظمة.
هذا موضوع لدورة أخرى ، ولكن مع ذلك ستحصل على نظرة عامة حول ماهية Lshtm وكيف تعمل هذه الهياكل
أو كيف تعمل تلك الطبقات في الشبكات العصبية بحيث يكون لديك فهم أفضل استعدادًا
للدروس العملية.
ولكن من المهم أيضًا أن يوضح هذا كيف يمكن تعديل خوارزمية a3c لتناسب أغراضًا معينة.
لذا ها نحن ذا.
هذه هي خطة هذا القسم.
بالتااكيد.
ستكون خوارزمية مثيرة للنظر إليها لأنها الخوارزمية الأعلى في الوقت الحالي في العالم
، وسنطور فهمًا بديهيًا.
وبعد ذلك مع Adlon بعد ذلك ، ستقومون بترميزها ، وهو أمر مثير للغاية.
ولا أطيق الانتظار لرؤيتك في البرنامج التعليمي الأول.
وحتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.