Bună ziua și bineveniți înapoi la cursul de inteligență artificială.
În tutorialul de astăzi vom vorbi despre o adăugare pe care o vom implementa pentru
algoritmul nostru 8: 3.
Se numește memoria pe termen lung sau LSD pe scurt.
Deci, haideți să aruncăm o privire la ceea ce avem până acum și apoi vom discuta de ce avem nevoie de LSD și ce
altceva pentru el este atât de mult până acum am discutat prin noi vom.
Și am vorbit despre cele trei litere A din 3C și bineînțeles că am văzut că este de fapt un pic
mai complet sau mult mai complex decât ceea ce avem pe această imagine avem de fapt trei sau
mai mulți agenți care trec prin mediul înconjurător și comunică între ele și așa mai departe.
Dar, din simplitate, pentru povestea de azi, o să ilustrăm totul cu acest agent,
la final avem raportul critic.
Deci, de fapt, odată ce avem o stare să stăm la această imagine pe măsură ce trece prin convoluție, atunci trece printr-o
mișcare de Lego care trage un strat stratificat.
Și în acest moment avem valori sau numere care sunt apoi propagate prin rețea și intră în straturile ascunse
și apoi ca ieșire primim politica sau părțile actorului și obțin valoarea statului sau primim partea
critică și ce vom face astăzi este că vom vorbi despre această parte ascunsă în straturile ascunse pe
care le putem duce de fapt la nivelul următor și putem adăuga o
notificare.
Și am văzut deja existența mai multor notificări pentru ca aceștia să se mute, văzând
unul dintre ei, am văzut că în unele cazuri puteți avea această parte principală a rețelei, care este individuală pentru fiecare agent.
Sau puteți avea această parte principală a rețelei care este partajată și asta am văzut că în studiile noastre de
intuiție anterioare am avut o parte comună a rețelei.
Această rețea a fost împărțită între agenți și Adlon vă va spune mai multe în tutorialele practice care
vă ajută cu adevărat la provocarea de rupere.
Și există multe o mulțime de alte moduri în care puteți modifica algoritmul.
O mulțime de alte adăugări care pot fi implementate.
Și unul dintre ei vom discuta pentru că de fapt vom
avea parte de partea practică a trollorilor înainte de a vă lovi și Lares pe care îl puteți adăuga este un elist
Himmler o rețea neurală Klare care vă permite ca algoritmul dvs. de evaluare să aibă memorie care permite algoritmului să-și amintească ce sa întâmplat înainte și vom
vorbi despre LACMA chiar acum în detaliu.
Dar, practic, puteți adăuga un strat suplimentar aici care îl eliberează pe Lehre și vă sporește algoritmul cu unele Nimer-uri
suplimentare ale unei alte caracteristici și pe care o veți vedea de fapt în aplicația
Sorrells este că nici măcar nu aveam nevoie de straturi ascunse după ce toate acestea erau similare Așa că veți vedea asta în implementarea Atlantei.
El are aplatizarea acolo imediat.
După asta, el a primit stelajul. De fapt, această casetă reprezintă jucătorul elist.
Și după aceea imediat după aceea aveți ieșirea astfel încât să nu mai aveți nevoie de niciun alt Lares ascuns
după asta, pur și simplu pentru că asta este cât de multă putere adaugă larucul LSM algoritmului.
Și din nou algoritmul sau arhitectura propriei dvs. rețele este un lucru foarte vizibil, este o
preferință personală.
Este un lucru foarte creativ, așa că ar trebui să eliminați jucători care ar fi putut să-l învețe pe analistul
Jim Lehrer.
Acestea sunt mai multe ca cinci straturi ascunse după ce le enumeră.
Asta depinde în totalitate de dvs. și de experimentarea și explorarea.
Dar asta este ceea ce am apărut în tutoriale practice, astfel încât veți vedea că avem un
strat flattening flat și după aceea avem un lir baraj ls și apoi ieșirea.
Deci, acum am vorbit despre celălalt similar atât de mult despre ceea ce este un handler.
Ei bine, lacul LACMA adaugă memorie oferă o caracteristică cum ar permite rețelei neuronale să
aibă memorie despre ceea ce sa întâmplat în iterațiile anterioare și este adesea simbolizat sau arătat cu un simbol care arată
astfel.
Aceasta este doar începutul în ea și eu doar pun aici.
Știu că arată foarte strâmbă, dar o pun pe aici pentru a putea vedea când discutăm despre această imagine.
Puteți vedea ce se întâmplă, astfel că ieșirea din această scrisoare merge aici și asta este a noastră.
Deci, acesta este un strat intreg care intră aici, deci este un vector al valorilor x este un vector în care avows intră în tulpină, pe
care o vom renunța la celulă.
Și apoi ca ieșire veți obține un alt vector, care este cunoscut de concatenare a acestor magazin
sau unele Cumva legături în cazul nostru ca o ieșire veți primi acest lucru și veți obține acest lucru.
Deci, haideți să aruncăm o privire la acest lucru în detaliu.
Deci se va concentra pe această parte.
De fapt, intrăm așa cum probabil ați observat prin scrisorile care se află pe partea pe care o vom
întoarce în lateral.
Așa că totul și tot acest lucru, cum ar fi un amestec în jurul valorii, a fost doar să reiterez faptul că, deși
se pare că acest lucru se întâmplă de fapt, este un strat de valori un vector întreg de valori
intră aici.
Se întâmplă ceva care tocmai se va produce doar acum și apoi se va întâmpla un val întreg de vectori.
Deci, acesta este stratul pe care nu este doar un element al acestui strat.
Deci, să ne întoarcem din nou doar pentru a reitera faptul că Lehre intră în acest loc unde se întâmplă ceva Lehre iese.
Deci asta este LACMA este doar pe partea lui.
Deci este mai ușor doar așa și este o reprezentare comună.
Chiar acum, suntem de acord cu motivul pentru care această imagine era de partea sa și cum vom proceda la aceasta.
Să începem să săpăm mai mult în această situație LACMA.
Și ce se întâmplă în interiorul lui Ellis Jim Lehrer.
Asa arata cum arata.
Și, bineînțeles, acest lucru pare foarte complex și cu siguranță nu vom trece prin toate astea acum, pur
și simplu pentru că sunt destul de multe de discutat.
Punctul a fost operațiunea operațiunii Xolair înțelept și tocmai se întâmplă multe lucruri sau o mulțime de detalii complicate pe care nu
le vom intra, pentru că altfel ar exploda acest lucru desigur și acest lucru nu este
scopul nu este să vorbim despre Else barajele care vor folosi LACMA.
Și dacă doriți să aflați mai multe despre sistemele Ellis, puteți merge la sau suntem aici.
Blogul lui Christopher Ola.
Are o descriere bună a tulpinilor sale sau vorbim, de asemenea, despre LACMA în vârsta noastră profundă de învățare, desigur
că o puteți verifica.
Avem o întreagă secțiune despre rețelele și sistemele neuronale recurente.
De fapt, aceasta este partea internă a sistemului.
Și ceea ce se întâmplă este ca și cum piciorul intră, așa că vom vorbi despre acest lucru la un nivel intuitiv
la un nivel foarte simplu doar ceea ce urma să fie suficient pentru noi să înțelegem ce se întâmplă sau de ce
există memorie.
Și ca să înțelegeți mai bine despre ce vorbește Atlanta atunci când pune în aplicare acest lucru.
Deci, Largo e în legătură cu ceva ce se petrece aici Larry urcă.
De fapt, ceea ce trebuie să vedem este că există aceste părți, de fapt, există contribuții
suplimentare în acest Lehre.
Deci, amintiți-vă de obicei că aveți o intrare de la o Lehre anterioară, apoi această literă și apoi aveți o
ieșire dacă vă gândiți la acea imagine pe care am avut anterior o rețea normală, care nu este pe partea ei, care este
ca de la stânga la dreapta de sus spre partea de sus.
Dar dacă nu aveți mai multe contribuții.
Deci știu că devine și mai complexă, dar aceste lucruri mă pot înțelege cel puțin.
Deci asta e celula ta de memorie.
Aceasta este cheia și acesta este ceea ce veți auzi despre Heidel Atlanta.
Deci, celula de memorie este ceva care este salvat în elist el, astfel încât aceste intrări și ieșiri sunt de fapt aici ceea
ce te uiți la este axa timpului.
Deci, acest lucru este dezvaluit in timp, asa ca intr-o anumita iteratie aceasta se intampla, dar atunci aceasta valoare este luata de la posed si aceste valori
trecute in aceste valori aceste valori sunt luate din trecut si aceste valori sunt transmise pe
viitor si cum trec bogatia prin modul în care lucrează în echipă altfel, așa că suntem
urmăriți îngrijorându-ne prea mult despre ce se întâmplă aici.
Tot ce trebuie să înțelegem este că atunci când scrisoarea intră și aici avem cu adevărat
o valoare care a venit din trecut care este stocată în interiorul LSD în memoria lungă pe termen lung.
Avem această celulă de memorie și orice valoare a fost aici înainte ca ea să rămână doar aici, așa cum puteți vedea că doar trece prin ea
curge prin liber, cu excepția acestor operații punctuale în cazul în care aceasta poate fi fie închis
sau ceva poate fi adăugat la aceasta.
Dar, indiferent de faptul că este doar o valoare care curge liber, așa că în esență este trecut pe punctul
următor în punctul următor.
Așa că ați putea să vă gândiți la ea ca la o amintire care ar fi ca o unitate
flash sau ceva de genul că această celulă are și așa își amintește de valoarea anterioară care a fost
aici și apoi poate să folosească asta pentru a adăuga sau citiți din acea valitudine.
Și această valoare este starea ascunsă.
Prin urmare, H și starea ascunsă sunt în principiu.
Și acum, valoarea care vine din trecut și apoi este folosită în interiorul sistemului.
Și după cum puteți vedea la sfârșit, după ce toate acestea se întâmplă, ceea ce obțineți este să obțineți o scrisoare care iese
și este pentru a obține această valoare care iese și este aceeași valoare care a trecut înainte.
Deci, în principiu, echipa Ellis își amintește de două lucruri că există o valoare constantă care este la fel ca rămâne
în listă și care poate fi schimbată ca aceasta este o unitate flash ca o valoare constantă.
Deci celula de memorie.
Și astfel puteți să aveți luxul de a stoca ceva în acel spațiu și în acea memorie și va fi trecut
pe viitor, astfel încât ori de câte ori în următoarea iterație.
Deci, ca algoritmul a fost într-un mediu în care a văzut ceva a făcut ceva și așa mai departe.
Apoi, în LACMA puteți stoca o anumită valoare, atunci își va aminti această valoare chiar și atunci când
este în starea următoare.
Și, de asemenea, cealaltă valoare pe care o vor aminti, nu-și amintește de rezultatele anterioare.
În mod automat își va aminti ieșirea anterioară, astfel că ieșirea merge aici și merge aici.
Deci asta este în esență nivelul foarte foarte foarte ridicat al ceea ce se întâmplă într-un LSM.
Încă o dată, dacă doriți mai multe detalii ca o mulțime de resurse unde puteți găsi și în acest stadiu,
nu trebuie să intrăm în detaliu cu privire la toate aceste lucruri.
Trebuie doar să înțelegem că știi ce înseamnă o celulă de memorie ce aderență la celula de
memorie este ceea ce este un cap de stat și cum ar fi modul în care facilitează memoria pentru el.
Și întrebarea este așa că acum avem o privire de ansamblu generală a tuturor acestor lucruri pentru a întări sau
pentru a consolida această cunoaștere pe care o faceți ca un motiv pentru această cunoaștere.
Să punem întrebarea de ce avem nevoie de memorie.
De ce avem nevoie de memorie în algoritmii noștri A-3 sau alți algoritmi.
Să aruncăm o privire la exemplul nostru, provocarea pe care o luăm în această secțiune.
Așa că provocarea este spargerea și ceea ce se întâmplă și se rupe va și să izbucniți ați primit acest mediu aceste
blocuri mici pe care trebuie să le distrugeți cu această minge mică și trebuie să vă asigurați că acesta
este genul dvs. de genul de rachetă sau platformă care se mișcă în jurul.
Și trebuie ca oriunde mingea să zboare, trebuie să prindă mingea și să sări de pe platformă și să se întoarcă și
să lovească și bilele zidurilor.
Du-te înapoi un bloc și întoarce-te.
Și așa este esența a ceea ce trebuie să realizați.
Dar acum să ne uităm la această minge ca imaginați-vă că sunteți un algoritm și un algoritm 83 C sau un agent în interiorul unuia
dintre acești agenți în 08:30.
Vedeți din această imagine ce extragi de aici.
Care ar fi acțiunea ta aici pentru tine.
Deci puteți vedea bilele care zboară drept.
Atât de bine că zboară bine.
Deci, merge undeva și poate că zboară spre dreapta.
Puteți face această concluzie dacă doriți să anticipați că vine spre tine.
Probabil ați putea și ați putea fi în locul potrivit pentru a prinde mingea.
Dar dacă mingea nu zboară în felul ăsta, dar zboară că dacă o să zboare în acest fel.
Lucrul este că nu poți spune din această singură imagine despre felul în care zboară, pentru că nu
știi unde a fost în momentul anterioară.
Deci, dacă a fost aici, atunci zboară în felul ăsta.
Deci, dacă ați fi știut momentul momentului anterior dacă ați știut că este aici, veți fi acolo acum știți că
aici este ca un om pe care tocmai trageți o linie pentru aceste două și veți spune că mergeți în acest fel.
Dar dacă ați știut aici, trageți linii ca și cum ați merge în acest fel.
Mai mult decât atât.
Ar fi putut fi de fapt undeva ca aici.
Poate că merge mai sus, poate chiar merge așa, așa că poate a fost aici
și mă îndreptam cu așa ceva, doar că din acea imagine este foarte greu de fapt imposibil.
Este la fel de imposibil din punct de vedere geometric să afli în ce direcție mingea zboară.
Și de aceea LSD memoria de fapt, într-adevăr, într-adevăr ne ajută memoria noastră încă mai puteți face încă o treabă bună, dar probabil
ar putea ghici sau știți că găsiți alte modalități de a înțelege unde să meargă.
Dar cu tulpina mișcă chiar și acea memorie, așa că dacă ne vom întoarce chiar și cu acea valoare care
ar fi un fel de ieșire a valorii anterioare sau poate știi că poate o poți stoca
aici sau pe baza acestei valori sau pe baza pe informațiile obținute de la punctul anterior.
Deci, să spunem din ceea ce sa întâmplat aici.
Deci, acolo a fost locul în care a fost mingea înainte, astfel încât să puteți transmite informații despre mediul înconjurător de la punctul
anterior în timp până aici.
Apoi, acum aveți acum că știți nu numai informațiile dvs. din imagine.
Dacă ne întoarcem chiar mai departe, veți aminti acele informații din imagine.
Ei bine, acest lucru este sortit, dar de fapt lucrăm pentru a sparge informații.
Imaginea a venit aici aici, transformată în aceste valori aplatizate.
Și astfel încât informațiile pentru ei.
Imagine care intră în întregul sistem.
Și acum dintr-o dată, cum vă amintiți, venind de la nu de undeva, ci din punctul de vedere
anterior.
Deci, în cazul în care vă demonstrați de fapt vin de sus sau de pe minge din dreapta stânga.
De fapt, tocmai sta doar în elist.
Aveți acele informații doar prin arhitectură.
Vor spune că aveți informații despre ceea ce sa întâmplat anterior.
Așadar, revenim că informațiile de aici vă ajută să luați acum o decizie cu privire la ce să faceți.
Ajută algoritmul să ia o decizie.
Și acum dintr-o dată știe asta.
O.K.
Deci, mingea este de fapt situată în oricare dintre ele.
Sa zicem ca zboara in aceasta directie sau in aceasta directie asa ca sunt in locul potrivit ca ar trebui sa stau
pe aici mingea vine in directia mea sau daca sau daca realizeaza ca mingea e acolo acolo ar trebui sa inceapa
sa se miste in stanga pentru că dacă așteaptă un pic mai mult, va fi prea târziu.
Și le va pierde mingea.
Deci, practic el este modul în care elist ei în cazul în care într-adevăr ajută în algoritm și exact
asta vom vedea atunci când faci tutoriale practice din Atlanta.
Deci, acolo mergeți așa funcționează aceste echipe.
Și doar o notă suplimentară, așa cum am menționat la start, Ellis nu este necesară în proporție de 100%.
Nu sunt complete. Nu sunt complet atașate de algoritm.
S-ar putea să doriți să le aveți într-un algoritm prin intermediul C, pe care să nu-l doriți să le aveți, în funcție
de situația de a aduce Arctic pe care o alegeți.
Există o mulțime de adăugiri și am discutat deja adăugarea sau modificarea în care rețeaua neurală este împărțită
între actori care nu sunt împărțiți între agenți sau nu.
Acum, totuși, elistul Jim este altul pe care îl veți vedea în tutorialele practice în care adăugăm
entropia calculată printr-o politică care vă va permite Adlon să vă treacă prin asta.
De fapt, există o mulțime de modificări diferite care se pot întâmpla într-un algoritm A-380.
Amintiți-vă că depinde de ceea ce doriți să realizați și este, de asemenea, ceva care vă
va încuraja să explorați dacă veți implementa multe dintre acestea și veți încerca algoritmi diferiți.
Am discutat deja un cuplu și poate veți găsi câteva modificări suplimentare care ar putea fi de interes pentru
dvs. sau poate când vizionați aceste tutoriale, poate că le puteți cumpăra mai multe
modificări care au ieșit foarte interesante.
Deci, cu siguranta, asta e ceva in care ai putea sa te uiti si asta ar putea imbunatati mai
mult cunoasterea inteligentei artificiale si cum sa creezi aceste algoritmi.
Și în această notă sper să vă bucurați de acest tutorial și vă voi căuta data viitoare.
Până atunci, bucurați-vă.
I.