Hola y bienvenidos al curso de inteligencia artificial.
En el tutorial de hoy vamos a hablar sobre un complemento que vamos a implementar
para nuestro algoritmo 8: 3.
Se llama The Long memoria a corto plazo o el LSD para abreviar.
Así que echemos un vistazo a lo que tenemos hasta ahora y luego discutiremos por qué necesitamos el LSD y qué otra
cosa es para él hasta el momento lo hemos discutido a través de nosotros.
en realidad es un poco más completo o mucho más complejo que lo que tenemos en esta imagen, en realidad
tenemos tres o más agentes que atraviesan el entorno y se están comunicando entre ellos y así sucesivamente.
Y hemos hablado sobre las tres letras A en el 3C y, por supuesto, hemos visto que
Pero, por simplicidad, para la historia de hoy vamos a ilustrar todo con este único agente,
al final tenemos este informe, la parte crítica.
Así que, básicamente, una vez que tenemos un estado, establezcamos esta imagen a medida que pasa por convolucional, luego pasa por un
tirón de Lego arrastrando los pies para aplanar una capa.
y entran en las capas ocultas y luego, como salida, obtenemos la política o el actor y obtienen el valor
del estado o obtenemos la parte crítica y lo que vamos a hacer hoy es que vamos
a hablar sobre esta parte oculta en las capas ocultas, podemos llevarla al siguiente nivel y podemos agregar una notificación.
Y en este punto tenemos valores o números que luego se propagan a través de
la red
Y ya hemos visto que existen múltiples notificaciones porque se verán movidas. Se ha
visto que en algunos casos puede tener esta parte principal de la red que es individual para cada agente.
O puede tener esta parte principal de la red que se comparte y eso es lo que vimos que en nuestras pruebas
de intuición previas teníamos una parte compartida de la red.
Esta red se compartió entre los agentes y Adlon le dirá más en los tutoriales prácticos
que realmente ayudan con el desafío de la ruptura.
Y hay muchas otras muchas maneras en que puede modificar el algoritmo.
Muchas otras adiciones que se pueden implementar.
Y uno de ellos vamos a discutir porque vamos a
tener en el lado práctico de los trolls aquí antes de llegar y Lares, que puedes agregar es un elista
Himmler, una red neuronal Klare que permite que tu algoritmo de valoración tenga memoria que permite que el algoritmo recuerde lo que sucedió antes
y ahora hablaremos de LACMA con más detalle.
de otra característica y que realmente verás en los Sorrells prácticos es que ni siquiera necesitábamos capas
ocultas después de que todos parecían Entonces lo verán en la implementación de Atlanta.
Pero básicamente puedes agregar una capa extra aquí que le elistó Lehre y mejorar tu algoritmo con un Nimer adicional
Él tiene el aplanamiento allí de inmediato.
Después de eso, él tiene la copa así que básicamente esta caja representa al jugador elísta.
Y luego, de inmediato, obtienes la salida, así que ni siquiera necesitas ningún otro Lares oculto después de
eso simplemente porque esa es la cantidad de poder que la guarida de LSM agrega al algoritmo.
Y de nuevo el algoritmo o la arquitectura de su propia red es algo muy visual, es
una preferencia personal.
creativo, por lo que es posible que desee tener jugadores elísticos que podría tener el analista Jim Lehrer.
Es algo muy
Eso es como cinco capas ocultas después de que las enumeran.
Eso depende totalmente de ti y de que experimentes y explores.
Pero esto es lo que se nos ocurrió en los tutoriales prácticos, así que verán que tenemos una
capa plana aplanada y después de eso tenemos una guarida de ls dam y luego la salida.
Así que ahora hemos hablado sobre el otro similar, ¿qué es esto un controlador?
guarida de LACMA agrega que una función como la que permite a la red neuronal tiene memoria
sobre lo que sucedió en las iteraciones anteriores y a menudo se simboliza o se muestra con un símbolo que se ve así.
Bueno, la
Esto acaba de comenzar y solo estoy poniendo aquí.
Sé que se ve muy torcido, pero lo estoy poniendo aquí para que pueda ver cuando analicemos más esta imagen.
Puedes ver lo que está pasando, así que este es el resultado de esta carta aquí y ese es nuestro.
Así que esto es una capa completa que entra aquí, así que es un vector de valores x es un vector de las declaraciones entra en
el tallo que simplemente descartaremos la celda.
Y luego, como resultado, obtienes otro vector, que es la concatenación de estas tiendas
o, de alguna manera, ata en nuestro caso como resultado, obtienes esto y obtienes esto.
Así que echemos un vistazo a esto con más detalle.
Entonces se enfocará en esta parte.
De hecho, entramos como probablemente habrás notado al estar las letras del lado que vamos a girar
hacia un lado.
Así que así y todo este revoltijo fue solo para reiterar el hecho de que a pesar de que
parece que esto realmente está sucediendo es una capa de valores que entra aquí en un conjunto
de valores.
Está sucediendo algo que simplemente causará que de vez en cuando se desarrolle una valija de vector completo.
Así que esta es la capa, no es solo un elemento de esto es la capa misma.
Así que volvamos nuevamente solo para reiterar que Lehre entra en esto donde sucede algo Lehre sale.
Así que eso es que LACMA está de su lado.
Entonces es más fácil hacerlo de esta manera y esa es una representación común.
En este momento, estamos de acuerdo en por qué esta imagen estaba de su lado y cómo vamos a proceder con esto.
Comencemos profundizando un poco más en esta situación de LACMA.
Entonces, ¿qué ocurre dentro de Ellis Jim Lehrer?
Así que esto es lo que parece.
Y, por supuesto, esto se ve muy complejo y definitivamente no vamos a pasar por todo
esto en este momento simplemente porque hay mucho que discutir.
El punto eran las operaciones sabias de la Operación Xolair y simplemente están sucediendo muchas cosas o detalles intrincados en los que no vamos
a entrar porque de lo contrario se apagaría esto por supuesto y este no es el
propósito es no hablar de Else presas aquí que van a utilizar el LACMA.
Y si desea obtener más información sobre los sistemas de Ellis, puede ir o estar aquí.
El blog de Christopher Ola.
descripción de sus tallos o también hablamos de LACMA en nuestra edad de aprendizaje profundo, por supuesto, usted puede verificarlo.
Él tiene una buena
También tenemos una sección completa sobre redes y sistemas neuronales recurrentes.
Entonces, básicamente, esta es la parte interna del sistema.
Y lo que sucede es como la pierna entra, por lo que vamos a hablar de esto en un nivel
intuitivo en un nivel muy básico, justo lo que sería suficiente para que podamos entender qué sucede o por
qué hay memoria.
Y para que puedas entender mejor de lo que habla Atlanta cuando está implementando esto.
Así que Largo está metido en todo esto, básicamente, algo sucede aquí. Larry sube.
Lo que realmente necesitamos ver es que hay estas partes en realidad hay entradas
adicionales en este Lehre.
Así que recuerda que generalmente tienes una entrada de un Lehre anterior, luego esta letra y luego tienes
una salida si piensas en esa imagen que teníamos previamente, la red normal que no está de lado, que es
como de izquierda a derecha desde arriba de abajo hacia arriba
Pero a menos que realmente tenga más entradas.
Entonces sé que se está volviendo aún más complejo, pero estas cosas al menos las podemos entender.
Entonces esta es tu celda de memoria.
Esta es la clave y de esto es de lo que oirás hablar a Heidel Atlanta.
Entonces, la celda de memoria es algo que se guarda en él, así que estas entradas y salidas están realmente aquí, lo
que estás viendo es el eje del tiempo.
Así que esto se desenmaraña en el tiempo, por lo que en una iteración específica esto sucede, pero luego este valor se toma del possed y estos valores pasan a estos
valores; estos valores se toman del pasado y estos valores se pasan al futuro y cómo pasan la
riqueza a través de de la misma manera que el trabajo en equipo de otra persona, así que seguimos
a la preocupación por demasiado de lo que está sucediendo aquí.
proviene del pasado que está almacenado dentro del LSD dentro de la memoria a largo plazo.
Todo lo que tenemos que entender es que cuando la carta entra y aquí tenemos un valor que
Tenemos esta celda de memoria y cualquier valor que haya antes, simplemente permanece aquí, ya que puedes ver que pasa,
fluye libremente a excepción de estas operaciones puntuales donde se puede cerrar o
se puede agregar algo a eso.
Pero a pesar de eso, es solo un valor que fluye libremente, así que básicamente pasa al siguiente
punto en el siguiente punto.
unidad de memoria flash o algo así que tiene esta célula y así solo recuerda el valor
anterior que estaba aquí y luego puede usar eso para agregarlo o leer de esa valía en.
Así que podrías pensar que es algo así como un recuerdo que como una
Y este valor es el estado oculto.
Entonces, el H y el estado oculto es básicamente.
Y ahora el valor que proviene del pasado y luego se usa dentro del sistema.
Y como puedes ver al final después de que todo esto sucede, lo que obtienes es que obtienes una carta que sale
y es para que obtengas este valor que sale y es el mismo valor que se transfiere.
Básicamente, el equipo de Ellis recuerda dos cosas: hay un valor constante que es como permanecer en la
lista y que se puede cambiar como si fuera un disco flash como un valor constante.
Entonces la celda de memoria.
Y así pueden ustedes pueden tener el lujo de almacenar algo en ese espacio y esa memoria y se
pasará al futuro así que cada vez en la próxima iteración.
Entonces, como el algoritmo estaba en un entorno, vio que algo hizo algo y así sucesivamente.
Y luego en el LACMA puede almacenar un cierto valor y luego recordará este valor incluso cuando esté
en el siguiente estado.
Y también el otro valor que recordarán, recuerdan mal su producción anterior.
Automáticamente recordará su salida anterior por lo que la salida va aquí y va aquí.
Así que eso es básicamente el muy muy alto nivel de lo que sucede en un LSM.
Una vez más, si desea obtener más detalles, muchos recursos donde puede encontrarlos y, en este momento,
no es necesario que entre en detalles sobre todas estas cosas.
Solo necesitamos entender lo que es una célula de memoria, qué adherencia a la célula
de memoria es lo que es un jefe de estado y cómo le facilita la memoria.
Y la pregunta es que ahora que tenemos una visión general de todo esto para reforzar
o consolidar este conocimiento es como dar una razón para este conocimiento.
Hagamos la pregunta por qué necesitamos memoria.
¿Por qué necesitamos memoria en nuestro A-3 u otros algoritmos?
Bueno, veamos nuestro ejemplo, el desafío que asumimos en esta sección.
Entonces, el desafío es la ruptura y lo que sucede y rompe y explota, tienes este entorno
estos pequeños bloques que necesitas destruir con esta pequeña bola y necesitas asegurarte de que
este es tu tipo de raqueta o plataforma que se mueve alrededor.
Y debe donde sea que la pelota esté volando debe atrapar la pelota y rebotar en la plataforma y regresar y golpear
las bolas de las paredes también.
Regresa un bloque y regresa.
Y esa es la esencia de lo que necesitas lograr.
Pero ahora veamos esta bola como si imaginamos que usted es un algoritmo de 83 C o un agente dentro de uno de esos
agentes dentro de las 08:30.
Ves esta imagen, ¿qué extraes de aquí?
¿Cuál sería tu acción aquí para ti?
Entonces puedes ver las bolas volando bien.
Tan bien está volando bien.
Entonces irá a algún lado y tal vez esté volando hacia la derecha.
¿Podría hacer esta conclusión si le gustaría anticipar que viene hacia usted?
Probablemente puedas y tal vez estés en el lugar correcto para atrapar la pelota.
Pero, ¿y si la pelota realmente no está volando de esa manera, pero está volando así si vuela de esa manera?
La cosa es que no puedes decir a partir de esta imagen por qué está volando porque no
sabes dónde estaba en el momento anterior.
Entonces, si estaba aquí, entonces está volando de esta manera.
Así que si lo hubieras hecho si supieras el momento del momento anterior, si supieras que estaba aquí, estarías
allí ahora, sabes que aquí, como ser humano, trazas una línea para estos dos y dices que va por aquí.
Pero si lo supieras aquí, trazas líneas igual que yendo hacia aquí.
Por otra parte, mira esto.
Podría haber estado en algún lugar como aquí.
Tal vez esté subiendo, tal vez esté yendo de esa manera, así que tal vez estaba
aquí y yo estaba subiendo, así que solo de que una imagen es muy difícil es realmente imposible.
Es geométricamente imposible saber en qué dirección está volando la pelota.
es por eso que el LSD realmente la memoria realmente ayuda a nuestro Mfat en la memoria, todavía puede hacer un buen
trabajo, pero probablemente podría adivinar o conocer otras formas de entender a dónde ir.
Y
Pero con el movimiento del tallo incluso esa memoria así que si volvemos incluso con ese valor que era algo así
como la salida del valor anterior o tal vez usted sabe que tal vez la puede almacenar aquí
o en base a este valor o basado en la información que obtiene del punto anterior en el tiempo.
Entonces, digamos por lo que pasó aquí.
Así que ahí es donde estaba tu pelota antes para que puedas transmitir información sobre el entorno desde el punto
anterior en el tiempo hasta aquí.
Entonces ahora lo tienes ahora, sabes, no solo tienes tu información de la imagen.
Si retrocedemos aún más, recordará esa información de la imagen.
Bueno, esto está condenado, pero en realidad estamos trabajando para dividir la información.
La imagen llegó aquí aquí convertida en estos valores aplanados.
Y esa información para ellos.
Imagen entrando en todo el sistema.
Y ahora, de repente, como recuerdas, no proceden de ningún lugar, sino del punto anterior en
el tiempo.
Entonces ahí es donde realmente demuestras desde la parte superior o desde la bola desde la izquierda a la derecha.
En realidad, es solo que se queda en el elist él guarida.
Usted tiene esa información solo a través de la arquitectura.
Dirán que tienes información sobre lo que sucedió anteriormente.
Y volvemos esa información aquí que ahora te ayuda a tomar una decisión sobre qué hacer.
Ayuda al algoritmo a tomar una decisión.
Y ahora, de repente, lo sabe.
DE ACUERDO.
Entonces, la pelota yace en cualquiera de los dos.
Digamos que está volando en esta dirección o en esta dirección, así que estoy en el lugar correcto en el
que debería quedarme. La pelota viene en mi dirección o si se da cuenta de que la pelota yace allí
debería comenzar a moverse hacia la izquierda. porque si espera un poco más, será demasiado tarde.
Y perderán la pelota.
Así que, básicamente, así es como los ayudaron en el algoritmo y eso es exactamente lo
que veremos cuando haga los tutoriales prácticos de Atlanta.
Así que ahí es donde trabajan estos equipos.
Y solo una nota adicional como mencionamos al principio Los equipos de Ellis no son 100% necesarios.
No son completos. No están completamente conectados. Algoritmo.
Es posible que desee tenerlos en un algoritmo a través de C que tal vez no desee tenerlos según
la situación para incluir el Ártico que elija.
Hay muchas adiciones y ya hemos discutido la adición o la modificación donde se comparte la red neuronal
entre los actores no se comparten entre los agentes o no.
Ahora, sin embargo, Jim, el elitista, hay otro que verás en los tutoriales prácticos donde agregamos entropía
que se calcula a través de una política. Adlon te guiará a través de eso.
Básicamente, hay muchas modificaciones diferentes que pueden ocurrir en un algoritmo A-380.
Solo recuerda que depende de lo que quieras lograr y también es algo que te
animaría a explorar si vas a implementar muchos de estos y probar diferentes algoritmos.
Ya hemos discutido un par y tal vez usted puede encontrar algunas modificaciones adicionales que podrían ser de su
interés o tal vez cuando esté viendo estos tutoriales, tal vez los compre más
modificaciones que hayan salido, que son muy interesantes.
Definitivamente eso es algo que podrías estudiar y que podría mejorar aún más tu conocimiento
de inteligencia artificial y cómo crear estos algoritmos.
Y en ese sentido, espero que hayan disfrutado este tutorial y los buscaré la próxima vez.
Hasta entonces disfruta.
YO.