Hallo und herzlich willkommen zum Kurs über künstliche Intelligenz.
Im heutigen Tutorial werden wir über ein Add-On sprechen, das wir für unseren
8: 3-Algorithmus implementieren werden.
Es heißt The Long Short Term Memory oder kurz LSD.
Schauen wir uns also an, was wir bis jetzt haben, und dann besprechen wir, warum wir das
LSD brauchen, und was für ihn sonst noch so ist.
Wir haben über alle drei Buchstaben A im 3C gesprochen, und natürlich haben wir gesehen, dass es tatsächlich etwas
vollständiger oder viel komplexer ist als das, was wir auf diesem Bild haben. Wir haben tatsächlich drei oder
mehr verschiedene Agenten, die durch die Umgebung gehen und sie kommunizieren miteinander und so weiter.
Aber der Einfachheit halber werden wir alles mit diesem einen Agenten illustrieren. Am Ende haben
wir diesen Bericht als kritischen Teil.
Wenn wir also einen Zustand haben, sagen wir zu diesem Bild, wie es durch die Faltung geht,
dann durchläuft ein Lego-Mischen eine Ebene.
An diesem Punkt haben wir Werte oder Zahlen, die dann durch das Netzwerk propagiert werden und in die verborgenen Schichten gehen.
Als Ausgabe erhalten wir die Richtlinie oder die Darstellerteile und sie erhalten den Wert des Staates oder den
kritischen Teil Und was wir heute tun werden, ist, dass wir über diesen versteckten Teil in den verborgenen Ebenen sprechen
werden, den wir tatsächlich auf die nächste Ebene bringen können, und wir können eine Benachrichtigung
hinzufügen.
Und wir haben bereits gesehen, dass mehrere Benachrichtigungen vorhanden sind, da sie sich bewegen sollen.
Einer davon haben wir gesehen, in einigen Fällen können Sie diesen Hauptteil des Netzwerks haben, der für jeden Agenten individuell ist.
Oder Sie können diesen Hauptteil des Netzwerks gemeinsam nutzen, und wir haben gesehen, dass wir in unseren vorherigen
Intuitionsversuchen einen gemeinsamen Teil des Netzwerks hatten.
Dieses Netzwerk wurde von den Agenten gemeinsam genutzt, und Adlon wird Ihnen in den praktischen Übungen mehr sagen,
was wirklich bei der Herausforderung der Trennung hilft.
Es gibt viele andere Möglichkeiten, den Algorithmus zu ändern.
Viele weitere Ergänzungen, die implementiert werden können.
Und eine davon wollen wir besprechen, weil wir hier in
der praktischen Seite der Trolle sein werden, bevor Sie schlagen, und Lares, die Sie hinzufügen können, ist ein elistischer
Himmler, ein neuronales Netzwerk Klare, das Ihren Bewertungsalgorithmus erlaubt Speicher, der es dem Algorithmus ermöglicht, sich an das zu erinnern, was zuvor passiert ist, und
wir werden jetzt genauer über LACMA sprechen.
Aber im Grunde kannst du hier eine zusätzliche Schicht hinzufügen, die ihm Lehre macht, und deinen Algorithmus
um einige zusätzliche Funktionen von Nimer erweitern, und was du in den praktischen Sorrells
tatsächlich sehen wirst, ist, dass wir keine versteckten Schichten brauchten, nachdem sie sich alle ähnlich waren Sie werden das in Atlanta sehen.
Er hat die Abflachung dort sofort.
Danach hat er das Vorwerk. Im Grunde repräsentiert diese Kiste den elistigen Spieler.
Und danach haben Sie sofort die Ausgabe, so dass Sie danach keine weiteren versteckten Lares
brauchen, einfach weil die LSM-Lair dem Algorithmus so viel mehr Macht hinzufügt.
Und wieder ist der Algorithmus oder die Architektur Ihres eigenen Netzwerks eine sehr visuelle Angelegenheit, die eine
persönliche Präferenz ist.
Es ist eine sehr kreative Sache, also möchten Sie vielleicht Spieler gewinnen, die Sie über einen gut erlernten Analyst Jim
Lehrer verfügen.
Das sind mehrere wie fünf verborgene Ebenen, nachdem sie aufgelistet wurden.
Das liegt ganz an Ihnen und Sie müssen experimentieren und erkunden.
Aber das ist, was wir in den praktischen Tutorials gemacht haben. Sie werden sehen, dass wir eine
flache Ebene haben und danach haben wir ein kleines Lager und dann die Ausgabe.
Also haben wir jetzt über die anderen ähnlichen so viel gesprochen, was ein Handler ist.
Nun, das LACMA-Lager fügt Speicher hinzu und fügt eine Funktion hinzu, die es dem neuronalen Netzwerk ermöglicht,
über das, was in den vorherigen Iterationen passiert ist, Speicher zu haben, und es wird oft symbolisiert oder mit einem Symbol dargestellt, das
so aussieht.
Das fängt gerade erst an und ich stelle es einfach hier.
Ich weiß, es sieht sehr schief aus, aber ich stelle es hier, damit Sie sehen können, wann wir dieses Bild weiter diskutieren.
Sie können sehen, was los ist, also geht die Ausgabe dieses Briefes hier hinein und das ist unser.
Das ist also eine ganze Ebene, also ein Vektor mit Werten. X ist ein Vektor, der in den Stamm geht, den
wir nur die Zelle verwerfen.
Und als Ausgabe erhalten Sie einen anderen Vektor, dh Sie kennen die Verkettung dieser Speicher
oder etwas. Irgendwie bindet es in unserem Fall als Ausgabe, Sie erhalten dies und Sie erhalten dies.
Schauen wir uns das genauer an.
Es wird sich also auf diesen Teil konzentrieren.
Tatsächlich stoßen wir darauf, wie Sie wahrscheinlich an den Buchstaben bemerkt haben, die auf der Seite stehen, und wir werden es
zur Seite drehen.
So und so war das Ganze wie ein Wirrwarr, nur um die Tatsache zu wiederholen, dass, obwohl es
so aussieht, was tatsächlich passiert, eine Schicht von Werten ist, die hier ein ganzer Wertevektor
vorgeht.
Es passiert etwas, was gerade dazu führt, dass ab und zu ein ganzer Vektor valises passiert.
Das ist also die Ebene, es ist nicht nur ein Element von der Dies ist die Ebene selbst.
Gehen wir also noch einmal zurück, nur um zu wiederholen, dass Lehre hier hinein geht, wo etwas passiert, was Lehre herauskommt.
Das ist also die LACMA ist auf ihrer Seite.
Es ist also einfacher, nur so zu gehen, und das ist eine übliche Darstellung.
Jetzt sind wir uns einig, warum dieses Bild auf seiner Seite war und wie wir damit vorgehen werden.
Beginnen wir mit dieser LACMA-Situation ein wenig mehr.
Was passiert also in Ellis Jim Lehrer?
So sieht es also aus.
Und das sieht natürlich sehr komplex aus und wir werden das jetzt definitiv nicht
durchgehen, nur weil es viel zu besprechen gibt.
Der Punkt war Operation Xolair weise Operationen und es gibt einfach eine Menge zu tun oder viele komplizierte Details, auf die wir
nicht eingehen werden, da sonst dies natürlich ausgeblasen würde und dies nicht der Zweck ist,
nicht über Else zu sprechen Dämme hier, die die LACMA nutzen werden.
Wenn Sie mehr über Ellis-Systeme erfahren möchten, können Sie entweder zu uns gehen oder wir sind hier.
Christopher Olas Blog.
Er hat eine gute Beschreibung seiner Stämme oder wir sprechen auch über LACMA in unserem
tiefen Lernzeitalter.
Wir haben auch einen ganzen Abschnitt über wiederkehrende neuronale Netze und Systeme.
Im Grunde ist dies also der interne Teil des Systems.
Und was passiert, ist, als würde das Bein reingehen, also werden wir auf einer intuitiven Ebene auf einer sehr
grundlegenden Ebene darüber sprechen, nur was genau ausreichen würde, um zu verstehen, was passiert oder warum es
Speicher gibt.
Und damit Sie auch besser verstehen können, worüber Atlanta spricht, wenn er dies implementiert.
Also ist Largo in all dem etwas, was hier im Prinzip vorgeht.
Was wir wirklich sehen müssen, ist, dass es diese Teile gibt, es gibt tatsächlich zusätzliche
Eingaben in diese Lehre.
Also denk dran, dass du normalerweise wie eine Eingabe aus einer früheren Lehre dann diesen Brief hast und dann hast
du eine Ausgabe, wenn du an dieses Bild denkst, das wir vorher das normale Netzwerk hatten, das nicht auf seiner Seite ist, die
von links nach rechts von oben ist von unten nach oben.
Es sei denn, Sie haben tatsächlich mehr Eingänge.
Ich weiß, es wird noch komplexer, aber diese Dinge können wir zumindest verstehen.
Das ist also deine Speicherzelle.
Dies ist der Schlüssel und darüber hören Sie, wie Heidel Atlanta spricht.
Die Speicherzelle ist also etwas, das im elistischen System gespeichert wird, also sind diese Ein- und Ausgänge tatsächlich
hier, was Sie als Zeitachse betrachten.
Dies wird also zeitlich enträtselt, so dass dies in einer bestimmten Iteration geschieht, aber dann wird dieser Wert aus dem Besessenen genommen und diese Werte werden in diese
Werte übernommen, diese Werte werden aus der Vergangenheit genommen und diese Werte werden in die Zukunft
weitergegeben und wie sie Wohlstand durchsetzen Die Art und Weise der anderen Teamarbeit, so dass wir
uns zu viele Sorgen machen, was hier los ist.
Wir müssen nur verstehen, dass, wenn der Brief eingeht und wir hier wirklich einen
Wert haben, der aus der Vergangenheit stammt, der in der LSD im Langzeitgedächtnis gespeichert wird.
Wir haben diese Speicherzelle und was auch immer der Wert hier war, bevor er nur ist,
bleibt er nur hier, da Sie sehen können, dass
er gerade durchläuft es.
Aber ungeachtet dessen ist es nur ein Wert, der frei durchfließt, also ist es im Grunde
der nächste Zeitpunkt.
Man könnte sich das als eine Art Speicher vorstellen, der wie ein Flash-Laufwerk oder etwas Ähnliches in
dieser Zelle ist, und erinnert sich so einfach an den vorherigen Wert, der hier enthalten war, und
kann es dann verwenden, um entweder etwas hinzuzufügen oder lese aus dieser Ergebenheit weiter.
Und dieser Wert ist der verborgene Zustand.
Also ist das H und der verborgene Zustand grundsätzlich.
Und jetzt wird der Wert, der aus der Vergangenheit kommt und dann im System verwendet wird.
Und wie Sie am Ende sehen können, nachdem all dies passiert, erhalten Sie einen Brief, der herauskommt, und es ist
so, dass Sie diesen Wert erhalten, der herauskommt, und es ist derselbe Wert, der weitergegeben wird.
Im Grunde erinnert sich das Ellis-Team an zwei Dinge, es gibt einen konstanten Wert, der wie ein Verbleib in der
Liste ist und der wie dieser geändert werden kann, ist ein Flash-Laufwerk für einen konstanten Wert.
Also die Speicherzelle.
Und so kannst du, du kannst den Luxus haben, etwas in diesem Raum und dieser Erinnerung zu
speichern, und es wird also in der Zukunft weitergegeben.
So wie sich der Algorithmus in einer Umgebung befand, sah er etwas getan und so weiter.
Und dann können Sie im LACMA einen bestimmten Wert speichern, der sich diesen Wert auch im
nächsten Zustand speichert.
Und auch an den anderen Wert, an den sie sich erinnern werden, erinnere ich mich nicht an ihre vorherige Ausgabe.
Die vorherige Ausgabe wird automatisch gespeichert, sodass die Ausgabe hier und dort angezeigt wird.
Das ist im Grunde das sehr sehr hohe Niveau dessen, was in einem LSM passiert.
Noch einmal, wenn Sie mehr Details als viele Ressourcen möchten, die Sie finden können, und zu diesem Zeitpunkt
müssen wir nicht allzu viele Details zu all diesen Dingen machen.
Wir müssen nur verstehen, dass Sie wissen, was eine Gedächtniszelle
ist, was ein Staatsoberhaupt ist und wie die Erinnerung an die Gedächtniszelle ist.
Und die Frage ist jetzt so, dass wir einen allgemeinen Überblick über all das haben, um
dieses Wissen zu festigen oder zu festigen, das Sie irgendwie begründen können.
Lassen Sie uns die Frage stellen, warum wir Gedächtnis brauchen.
Warum brauchen wir Speicher in unseren A-3 oder anderen Algorithmen?
Schauen wir uns in unserem Beispiel die Herausforderung an, die wir in diesem Abschnitt annehmen.
Die Herausforderung ist also Breakout und was passiert und Break Will und Break Out, Sie haben diese
Umgebung diese kleinen Blöcke, die Sie mit diesem kleinen Ball zerstören müssen, und Sie müssen
sicherstellen, dass dies Ihre Art von Schläger oder Plattform ist um.
Und überall, wo der Ball fliegt, muss er den Ball fangen, von der Plattform abprallen und zurückgehen und auch
die Kugeln der Wände treffen.
Geh einen Block zurück und komm zurück.
Und das ist das Wesentliche dessen, was Sie erreichen müssen.
Aber jetzt wollen wir uns diesen Ball einmal so vorstellen, als wären wir ein und ein 83 C-Algorithmus oder ein Agent in einem
dieser Agenten in 08:30.
Sie sehen dieses Bild, was Sie hier extrahieren.
Was wäre deine Aktion hier für dich?
So können Sie die Bälle rechts fliegen sehen.
So gut, es fliegt richtig.
Also geht es irgendwo hin und vielleicht fliegt es in die richtige Richtung.
Könnten Sie diese Schlussfolgerung treffen, könnten Sie vorhersehen, dass es auf Sie zukommt.
Sie könnten wahrscheinlich und vielleicht sind Sie an der richtigen Stelle, um den Ball zu fangen.
Aber was ist, wenn der Ball eigentlich nicht so fliegt, sondern wenn er so fliegt.
Die Sache ist, dass Sie auf diesem Bild nicht erkennen können, in welche Richtung es fliegt, weil Sie nicht wissen,
wo es sich im vorherigen Moment befand.
Wenn es also hier war, fliegt es so.
Wenn du also wüsstest, dass du den Zeitpunkt des vorherigen Moments kennen würdest, wenn du wüsstest, dass es hier war, dann würdest du da sein,
jetzt weißt du, dass es sich hier um einen Menschen handelt, ziehst du einfach eine Linie für diese beiden und du wirst sagen, dass du diesen Weg gehst.
Aber wenn Sie es hier wussten, zeichnen Sie Linien, die genauso gehen.
Schau dir das auch an.
Es könnte tatsächlich irgendwo hier gewesen sein.
Vielleicht geht es aufwärts, vielleicht geht es tatsächlich so, also war es vielleicht
hier und ich war dabei, nur von einem Bild ist sehr hart, ist eigentlich unmöglich.
Es ist wie geometrisch unmöglich zu sagen, in welche Richtung der Ball fliegt.
Und deshalb ist das LSD der Speicher wirklich wirklich sehr hilfreich für das Mfat. Es kann zwar immer noch eine gute Arbeit
geleistet werden, könnte aber möglicherweise erraten oder Sie wissen, wo Sie andere Wege finden.
Aber mit dem Stamm verschieben Sie einfach nur diese eine Erinnerung. Wenn wir also mit diesem einen Wert zurückgehen, war
das irgendwie die Ausgabe des vorherigen Werts oder vielleicht wissen Sie vielleicht, dass Sie es hier speichern können
oder basierend auf diesem Wert oder basierend über die Informationen, die es vom vorherigen Zeitpunkt erhält.
Sagen wir also, was hier passiert ist.
Das war also der Ort, an dem sich Ihr Ball zuvor befand, so dass Sie hier Informationen über die Umgebung
vom vorherigen Zeitpunkt weitergeben können.
Dann haben Sie es jetzt, Sie wissen nicht nur Ihre Informationen aus dem Bild.
Wenn wir noch weiter zurückgehen, merken Sie sich diese Informationen aus dem Bild.
Nun, das ist zum Scheitern verurteilt, aber wir arbeiten tatsächlich daran, Informationen herauszubringen.
Das hier entstandene Bild wandelte sich in diese abgeflachten Werte um.
Und so diese Informationen für sie.
Bild kommt in das ganze System.
Und jetzt ganz plötzlich, wie Sie sich erinnern, nicht von irgendwoher gekommen zu sein, sondern vom vorherigen
Zeitpunkt.
Das ist also der Ort, an dem Sie tatsächlich von oben oder von links nach rechts zeigen.
Eigentlich bleibt es einfach nur im elistischen Lager.
Sie haben diese Informationen nur durch die Architektur.
Sie werden sagen, dass Sie Informationen darüber haben, was zuvor passiert ist.
Und so gehen wir zurück, diese Informationen helfen Ihnen jetzt, eine Entscheidung zu treffen, was zu tun ist.
Hilft dem Algorithmus, eine Entscheidung zu treffen.
Und jetzt weiß es das plötzlich.
OK.
Der Ball liegt also tatsächlich darin.
Nehmen wir an, es fliegt in diese Richtung oder in diese Richtung, also bin ich an der richtigen Stelle. Ich
sollte hier bleiben, wenn der Ball in meine Richtung kommt. Wenn er oder sie erkennt, dass der Ball dort
liegt, sollte er nach links gehen denn wenn es etwas länger wartet, ist es zu spät.
Und sie werden den Ball vermissen.
Im Grunde ist es also so, dass der Elist ihnen wirklich beim Algorithmus hilft und genau das werden
wir sehen, wenn Sie die praktischen Übungen in Atlanta machen.
Also los, so arbeiten diese Teams.
Und wie schon zu Beginn erwähnt, sind Ellis-Teams nicht zu 100 Prozent notwendig.
Sie sind nicht vollständig. Sie sind nicht vollständig mit dem Algorithmus verbunden.
Möglicherweise möchten Sie sie in einem Durchgang-C-Algorithmus haben. Möglicherweise möchten Sie sie nicht in Abhängigkeit von der
Situation haben, um die ausgewählten Arktis einzuführen.
Es gibt viele Ergänzungen, und wir haben bereits darüber gesprochen, ob das neuronale Netzwerk
von Akteuren gemeinsam genutzt wird oder nicht.
Trotzdem, elist Jim, gibt es noch einen, den Sie in den praktischen Tutorials sehen werden, in dem
wir Entropie hinzufügen, die durch eine Richtlinie berechnet wird. Adlon führt Sie durch.
Im Grunde gibt es viele verschiedene Modifikationen, die in einem A-380-Algorithmus auftreten können.
Denken Sie nur daran, dass dies von den gewünschten Ergebnissen abhängt. Dies ist auch etwas, das
Sie ermutigen sollte, zu erkunden, wenn Sie viele dieser Algorithmen implementieren und verschiedene Algorithmen ausprobieren.
Wir haben bereits ein paar besprochen und vielleicht finden Sie einige weitere Modifikationen, die für Sie von
Interesse sein könnten. Wenn Sie diese Tutorials ansehen, können Sie vielleicht weitere
Modifikationen kaufen, die sehr interessant sind.
Das ist definitiv etwas, worüber Sie nachdenken könnten und das Ihr Wissen über künstliche Intelligenz
und das Erstellen dieser Algorithmen weiter verbessern könnte.
In diesem Sinne hoffe ich, dass Ihnen dieses Tutorial gefallen hat, und ich werde beim nächsten Mal nach Ihnen suchen.
Bis dahin genießen.
ICH.