Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang kecerdasan buatan.
Dalam tutorial hari ini kita akan berbicara tentang add on yang akan kita implementasikan untuk
algoritma 8: 3 kita.
Ini disebut The Long memory jangka pendek atau LSD.
Jadi mari kita lihat apa yang kita miliki sejauh ini dan kemudian kita akan membahas mengapa kita membutuhkan LSD dan
apa lagi yang ada padanya sejauh ini yang telah kita bahas.
Dan kita telah berbicara tentang ketiga huruf A di 3C dan tentu saja kita telah melihat bahwa itu sebenarnya sedikit
lebih lengkap atau jauh lebih kompleks daripada apa yang kita miliki pada gambar ini, kita sebenarnya memiliki tiga
atau lebih banyak agen melalui lingkungan dan mereka berkomunikasi antara satu sama lain dan seterusnya.
Tetapi demi kesederhanaan demi cerita hari ini, kita akan mengilustrasikan semuanya dengan agen yang satu ini
pada akhirnya kita laporkan bagian kritik ini.
Jadi pada dasarnya begitu kita memiliki negara mari negara ke gambar ini saat melewati convolutional di sana
kemudian melewati menarik Lego pengocokan perataan lapisan.
Dan pada titik ini kita memiliki nilai atau angka yang kemudian disebarkan melalui jaringan dan mereka masuk ke lapisan tersembunyi
dan kemudian sebagai output kita mendapatkan kebijakan atau bagian aktor dan mereka mendapatkan nilai negara atau kita
mendapatkan bagian kritik dan apa yang akan kita lakukan hari ini adalah kita akan membicarakan bagian tersembunyi ini di
lapisan tersembunyi yang sebenarnya bisa kita bawa ke tingkat berikutnya dan kita dapat menambahkan
pemberitahuan.
Dan kami telah melihat bahwa ada beberapa notifikasi karena mereka akan bergerak melihat salah satunya,
kami telah melihat bahwa dalam beberapa kasus Anda dapat memiliki bagian utama dari jaringan ini yang bersifat individual untuk setiap agen.
Atau Anda dapat memiliki bagian utama dari jaringan ini yang dibagikan dan itulah yang kami lihat bahwa dalam uji coba
intuisi kami sebelumnya, kami memiliki bagian bersama dari jaringan.
Jaringan ini dibagikan di antara para agen dan sebagai Adlon akan memberi tahu Anda lebih banyak dalam
tutorial praktis yang benar-benar membantu dengan tantangan perpisahan.
Dan ada banyak banyak cara lain Anda dapat memodifikasi algoritma.
Banyak tambahan lain yang bisa diimplementasikan.
Dan salah satu dari mereka akan kita bahas karena kita
benar-benar akan memiliki sisi praktis dari troll di sini sebelum Anda menekan dan Lares yang dapat Anda tambahkan adalah
elis Himmler jaringan saraf Klare yang memungkinkan algoritma penilaian Anda memori yang memungkinkan algoritma untuk mengingat apa yang terjadi sebelumnya dan kita akan berbicara
tentang LACMA sekarang secara lebih rinci.
Tetapi pada dasarnya Anda dapat menambahkan lapisan tambahan di sini yang menghindarinya Lehre dan meningkatkan algoritme Anda
dengan beberapa Nimer tambahan dari fitur lain dan yang sebenarnya akan Anda lihat di
Sorrells praktis adalah bahwa kami bahkan tidak memerlukan lapisan tersembunyi setelah semuanya serupa Jadi Anda akan melihat itu dalam implementasi Atlanta.
Dia punya perataan di sana segera.
Setelah itu dia mendapat tangkai. Jadi pada dasarnya kotak ini mewakili penjudi elist.
Dan setelah itu segera Anda mendapatkan output sehingga Anda bahkan tidak perlu ada Lares tersembunyi lainnya
setelah itu hanya karena itulah seberapa besar daya yang ditambahkan LSM ke algoritma.
Dan lagi algoritma atau arsitektur jaringan Anda sendiri itu adalah hal yang sangat visual itu adalah
preferensi pribadi.
Ini adalah hal yang sangat kreatif sehingga Anda mungkin harus menghindari penjudi yang mungkin Anda miliki sebagai analis yang terpelajar,
Jim Lehrer.
Itu beberapa seperti lima lapisan tersembunyi setelah mereka mendaftar.
Itu sepenuhnya terserah Anda dan bagi Anda untuk bereksperimen dan menjelajah.
Tapi inilah yang kami temukan dalam tutorial praktis sehingga Anda akan melihat bahwa kami memiliki
lapisan rata yang rata dan setelah itu kami mendapatkan sarang bendungan dan hasilnya.
Jadi sekarang kita sudah banyak membicarakan hal serupa lainnya apa ini penangan.
Nah sarang LACMA menambahkan memori memberikan fitur seperti memungkinkan jaringan saraf untuk memiliki
memori tentang apa yang terjadi pada iterasi sebelumnya dan sering disimbolkan atau ditampilkan dengan simbol yang terlihat seperti
ini.
Ini baru saja dimulai dan saya hanya menempatkan di sini.
Saya tahu ini terlihat sangat bengkok tapi saya taruh di sini sehingga Anda dapat melihat ketika kita membahas gambar ini lebih lanjut.
Anda dapat melihat apa yang terjadi sehingga output surat ini masuk ke sini dan itu adalah milik kami.
Jadi ini adalah seluruh lapisan yang masuk ke sini jadi itu adalah vektor dari nilai x adalah vektor yang masuk ke dalam batang yang
kita hanya akan membuang sel.
Dan kemudian sebagai output, Anda mendapatkan vektor lain yang Anda tahu gabungan dari toko ini
atau entah bagaimana itu mengikat dalam kasus kami sebagai output Anda mendapatkan ini dan Anda mendapatkan ini.
Jadi mari kita lihat ini lebih terinci.
Jadi akan fokus pada bagian ini.
Bahkan kita masuk ke dalam karena Anda mungkin memperhatikan dengan huruf-huruf yang ada di samping kita akan
mengubahnya ke samping.
Jadi seperti itu dan keseluruhan seluruh suka campur aduk ini hanya untuk mengulangi fakta bahwa meskipun terlihat
seperti ini apa yang sebenarnya terjadi adalah lapisan nilai, seluruh vektor nilai terjadi di
sini.
Sesuatu sedang terjadi yang hanya akan menyebabkan hanya sekarang dan kemudian seluruh vektor vektor sedang berlangsung.
Jadi ini adalah layer, bukan hanya satu elemen, ini adalah layer itu sendiri.
Jadi mari kita kembali lagi hanya untuk menegaskan kembali Lehre masuk ke ini di mana sesuatu terjadi Lehre keluar
Jadi itulah LACMA yang ada di sampingnya.
Jadi lebih mudah hanya dengan cara ini dan itu representasi umum.
Saat ini kami sepakat mengapa gambar ini ada di pihaknya dan bagaimana kami akan melanjutkan ini.
Mari kita mulai menggali lebih dalam situasi LACMA ini.
Jadi apa yang terjadi di dalam Ellis Jim Lehrer.
Jadi seperti ini tampilannya.
Dan tentu saja ini terlihat sangat kompleks dan kita pasti tidak akan membahas semua ini
sekarang hanya karena ada cukup banyak untuk dibahas.
Intinya adalah Operasi Operasi Xolair yang bijaksana dan hanya ada banyak hal yang sedang terjadi atau banyak detail rumit yang tidak akan
kita bahas karena jika tidak akan meledakkan ini tentu saja dan ini bukan tujuannya bukan
untuk berbicara tentang Else bendungan di sini yang akan memanfaatkan LACMA.
Dan jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang sistem Ellis, Anda dapat mengunjungi atau kami di sini.
Blog Christopher Ola.
Dia punya deskripsi yang baik tentang batangnya atau kita juga berbicara tentang LACMA di usia belajar kita yang dalam, tentu
saja Anda dapat memeriksanya.
Kami memiliki seluruh bagian tentang jaringan dan sistem saraf berulang.
Jadi pada dasarnya ini adalah bagian internal dari sistem.
Dan apa yang terjadi adalah seperti berjalannya kaki sehingga kita akan membicarakan hal ini pada tingkat intuitif pada tingkat
yang sangat mendasar, hanya apa yang akan cukup bagi kita untuk memahami apa yang terjadi atau mengapa
ada memori.
Dan agar Anda juga bisa lebih memahami apa yang dibicarakan Atlanta ketika dia mengimplementasikan ini.
Jadi Largo dalam semua ini adalah sesuatu yang pada dasarnya terjadi di sini, Larry naik.
Apa yang perlu kita benar-benar lihat adalah bahwa ada bagian-bagian ini sebenarnya ada input tambahan
ke dalam Lehre ini.
Jadi ingat ini biasanya Anda memiliki input seperti dari Lehre sebelumnya maka surat ini dan kemudian Anda
memiliki output jika Anda memikirkan gambar itu, kami sebelumnya memiliki jaringan normal yang tidak berada di sisinya seperti dari
kiri ke kanan dari atas ke bawah ke atas.
Tetapi kecuali Anda benar-benar memiliki lebih banyak input.
Jadi saya tahu ini semakin rumit, tetapi hal-hal ini setidaknya kita dapat memahaminya.
Jadi ini adalah sel memori Anda.
Ini kuncinya dan inilah yang akan Anda dengar dari Heidel Atlanta.
Jadi sel memori adalah sesuatu yang disimpan di elistnya sehingga input dan output ini sebenarnya ada di sini
yang Anda lihat adalah sumbu waktu.
Jadi ini terurai dalam waktu sehingga dalam satu iterasi khusus ini terjadi tetapi kemudian nilai ini diambil dari yang dimiliki dan nilai-nilai ini diteruskan ke
nilai-nilai ini nilai-nilai ini diambil dari masa lalu dan nilai-nilai ini diteruskan ke masa
depan dan bagaimana mereka melewati kekayaan cara kerja tim yang lain sehingga kita diikuti mengkhawatirkan
terlalu banyak apa yang terjadi di sini.
Yang perlu kita pahami adalah bahwa ketika surat masuk dan di sini kita benar-benar
memiliki nilai yang berasal dari masa lalu yang disimpan di dalam LSD di dalam memori jangka pendek.
Kami memiliki sel memori ini dan nilai apa pun yang ada di sini sebelum itu hanya tetap di sini karena Anda dapat melihatnya
mengalir begitu saja melalui bebas kecuali untuk operasi ini di mana ia dapat ditutup atau
sesuatu dapat ditambahkan ke saya t.
Tetapi terlepas dari itu hanya beberapa nilai yang mengalir dengan bebas sehingga pada dasarnya itu diteruskan ke titik berikutnya
di titik waktu berikutnya.
Jadi Anda bisa menganggapnya seperti beberapa memori yang suka flash drive atau sesuatu seperti
yang dimiliki sel ini dan hanya mengingat nilai sebelumnya yang ada di sini dan
kemudian dapat menggunakannya untuk menambah atau baca dari keberanian itu pada.
Dan nilai ini adalah kondisi tersembunyi.
Jadi karenanya H dan negara tersembunyi pada dasarnya.
Dan sekarang nilai yang berasal dari masa lalu dan kemudian digunakan di dalam sistem.
Dan seperti yang dapat Anda lihat di akhir setelah semua ini terjadi, yang Anda dapatkan adalah Anda mendapatkan surat yang keluar
dan agar Anda mendapatkan nilai ini yang keluar dan itu adalah nilai yang sama yang diteruskan.
Jadi pada dasarnya tim Ellis ingat dua hal ada nilai konstan yang sama seperti tetap dalam daftar
dan yang dapat diubah seperti ini adalah flash drive untuk seperti nilai konstan.
Jadi sel memori.
Jadi Anda bisa, Anda memiliki kemewahan menyimpan sesuatu di ruang itu dan memori itu dan itu akan diteruskan
ke masa depan sehingga setiap kali dalam iterasi berikutnya.
Jadi seperti algoritma berada di lingkungan itu melihat sesuatu melakukan sesuatu dan seterusnya.
Dan kemudian di LACMA Anda dapat menyimpan nilai tertentu maka ia akan mengingat nilai ini bahkan ketika
itu dalam keadaan berikutnya
Dan juga nilai lain yang akan mereka ingat sakit mengingat hasil sebelumnya.
Secara otomatis akan mengingat output sebelumnya sehingga output di sini dan di sini.
Jadi pada dasarnya itu adalah level yang sangat sangat sangat tinggi dari apa yang terjadi dalam sebuah LSM.
Sekali lagi jika Anda ingin lebih detail sebagai banyak sumber daya di mana Anda dapat menemukan dan pada tahap
ini kita tidak perlu masuk ke banyak detail pada semua hal ini.
Kami hanya perlu memahami bahwa Anda tahu sel memori adalah apa
yang dimaksud dengan sel memori sebagai kepala negara dan bagaimana cara memfasilitasi memori untuknya.
Dan pertanyaannya adalah sekarang kita memiliki gambaran umum tentang semua ini untuk memperkuat atau
memperkuat pengetahuan yang Anda sukai memberikan alasan untuk pengetahuan ini.
Mari kita bertanya mengapa kita perlu ingatan.
Mengapa kita membutuhkan memori di A-3 atau algoritma lainnya.
Baiklah mari kita lihat contoh kita tantangan yang kita ambil di bagian ini.
Jadi tantangannya adalah breakout dan apa yang terjadi dan break will dan break Anda memiliki lingkungan ini
blok kecil ini yang perlu Anda hancurkan dengan bola kecil ini dan Anda perlu memastikan bahwa
ini adalah jenis raket atau platform seperti Anda yang bergerak sekitar.
Dan itu harus di mana pun bola itu terbang itu harus menangkap bola dan bangkit dari platform dan kembali
dan menabrak bola dinding juga.
Kembali satu blok dan kembali.
Dan itulah esensi dari apa yang perlu Anda capai.
Tapi sekarang mari kita lihat bola ini seperti bayangkan Anda seorang dan dan algoritma C 83 atau agen di dalam salah
satu agen di 08:30.
Anda melihat gambar ini apa yang Anda ekstrak dari sini.
Apa tindakan Anda di sini untuk Anda.
Jadi, Anda bisa melihat bola terbang tepat.
Begitu baik itu terbang dengan benar.
Jadi itu pergi ke suatu tempat dan mungkin itu terbang ke arah kanan yang Anda bisa.
Bisakah Anda membuat kesimpulan ini jika Anda suka mengantisipasi bahwa itu datang ke arah Anda.
Anda mungkin bisa dan mungkin Anda berada di tempat yang tepat untuk menangkap bola.
Tetapi bagaimana jika bola itu sebenarnya tidak terbang seperti itu tetapi terbang itu bagaimana jika itu terbang dengan cara itu.
Masalahnya adalah Anda tidak dapat membedakan dari gambar yang satu ini ke mana arahnya terbang karena Anda tidak
tahu di mana itu pada saat sebelumnya.
Jadi jika itu ada di sini maka ia terbang dengan cara ini.
Jadi jika Anda memiliki jika Anda tahu waktu saat sebelumnya jika Anda tahu bahwa itu ada di sini, Anda akan berada di
sana sekarang Anda tahu di sini adalah sebagai manusia Anda hanya menggambar garis untuk dua ini dan Anda akan mengatakan pergi dengan cara ini.
Tetapi jika Anda tahu di sini Anda menggambar garis seperti pergi ke sini.
Apalagi lihat ini.
Sebenarnya bisa saja di suatu tempat seperti di sini.
Mungkin naik mungkin benar-benar seperti itu jadi mungkin itu di sini
dan saya naik dengan begitu hanya dari satu gambar sangat sulit sebenarnya tidak mungkin.
Ini seperti mustahil secara geometris untuk mengetahui ke arah mana bola itu terbang.
Dan itulah mengapa LSD memori sebenarnya sangat membantu Mfat kami memori itu masih bisa Anda lakukan dengan baik tetapi mungkin
bisa menebak atau Anda tahu cara lain untuk memahami ke mana harus pergi.
Tetapi dengan batang bergerak hanya satu memori saja jadi jika kita kembali bahkan dengan nilai satu itu yang
agak seperti output dari nilai sebelumnya atau mungkin Anda tahu mungkin Anda dapat menyimpannya di sini
atau berdasarkan nilai ini atau berdasarkan pada informasi yang didapatnya dari titik waktu sebelumnya.
Jadi katakanlah dari apa yang terjadi di sini.
Jadi di situlah bola Anda sebelumnya sehingga Anda dapat menyampaikan informasi tentang lingkungan dari titik
waktu sebelumnya ke sini.
Maka sekarang Anda memilikinya sekarang, Anda tahu tidak hanya memiliki informasi Anda dari gambar.
Jika kami kembali lebih jauh, Anda akan mengingat informasi itu dari gambar.
Ya ini sudah ditakdirkan tapi kami sebenarnya sedang bekerja untuk membagi informasi.
Gambar datang ke sini di sini di sini berubah menjadi nilai-nilai ini.
Dan begitu informasi untuk mereka.
Gambar masuk ke seluruh sistem.
Dan sekarang tiba-tiba seperti yang Anda ingat datang dari bukan dari suatu tempat tetapi dari titik waktu
sebelumnya.
Jadi di situlah tempat Anda berdemonstrasi sebenarnya datang dari atas atau dari bola dari kiri kanan.
Sebenarnya hanya saja tinggal di sarangnya saja.
Anda memiliki informasi itu hanya melalui arsitektur.
Mereka akan mengatakan Anda memiliki informasi tentang apa yang terjadi sebelumnya.
Jadi kami kembali bahwa informasi di sini membantu Anda sekarang membuat keputusan tentang apa yang harus dilakukan.
Membantu algoritma membuat keputusan.
Dan sekarang tiba-tiba dia tahu itu.
BAIK.
Jadi bola itu sebenarnya terletak di kedua.
Katakanlah itu terbang ke arah ini atau ke arah ini jadi saya di tempat yang tepat saya harus
tetap di sini bola datang ke arah saya atau jika itu atau jika menyadari bola berbaring di sana
ia harus mulai bergerak ke kiri karena jika menunggu sedikit lebih lama akan terlambat.
Dan mereka akan melewatkan bola.
Jadi pada dasarnya itulah cara menghilangkan mereka di mana sangat membantu dalam algoritme dan itulah yang akan
kita lihat ketika Anda melakukan tutorial praktis di Atlanta.
Jadi begitulah cara tim ini bekerja.
Dan hanya satu catatan tambahan seperti yang kami sebutkan di awal tim Ellis tidak 100 persen diperlukan.
Mereka tidak lengkap. Mereka tidak sepenuhnya terpasang algoritma mereka.
Anda mungkin ingin memilikinya dalam algoritma C melalui Anda mungkin tidak ingin memilikinya tergantung pada situasi
untuk membawa Arktik yang Anda pilih.
Ada banyak tambahan dan kita sudah membahas penambahan atau modifikasi di mana jaringan saraf dibagi
antara aktor tidak dibagi antara agen atau tidak
Namun sekarang, Jim masih ada satu lagi yang akan Anda lihat dalam tutorial praktis di mana kami
menambahkan entropi yang dihitung melalui kebijakan lösen Adlon akan memandu Anda melalui itu.
Jadi pada dasarnya ada banyak modifikasi berbeda yang dapat terjadi pada algoritma A-380.
Hanya ingat bahwa itu tergantung pada apa yang ingin Anda capai dan itu juga sesuatu yang akan
mendorong Anda untuk mengeksplorasi jika Anda akan menerapkan banyak ini dan mencoba algoritma yang berbeda.
Kami telah membahas beberapa dan mungkin Anda dapat menemukan beberapa modifikasi tambahan yang mungkin menarik bagi
Anda atau mungkin ketika Anda menonton tutorial ini mungkin membelinya lebih banyak
modifikasi yang keluar yang sangat menarik.
Jadi jelas itu adalah sesuatu yang bisa Anda teliti dan yang selanjutnya dapat meningkatkan pengetahuan Anda
tentang kecerdasan buatan dan cara membuat algoritma ini.
Dan pada catatan itu saya harap Anda menikmati tutorial ini dan saya akan mencari Anda lain kali.
Sampai kemudian menikmati.
SAYA.