Merhaba ve yapay zeka dersine tekrar hoş geldiniz.
Bugünün öğreticisinde 8: 3 algoritmamız için uygulayacağımız bir
eklenti hakkında konuşacağız.
Uzun kısa süreli bellek veya kısaca LSD denir.
Şimdi şimdiye kadar sahip olduğumuz şeylere bir göz atalım ve niçin LSD'ye ihtiyacımız olduğunu tartışacağız ve ona
ne için başkaları tarafından tartıştığımız şu ana kadar biz olacağız.
resimde sahip olduğumuzdan biraz daha eksiksiz veya çok daha karmaşık olduğunu gördük aslında çevreye giren
üç veya daha fazla birden fazla aracımız var ve birbirleri arasında iletişim kuruyorlar vb.
3C'deki A harflerinin her ikisinden de bahsettik ve elbette bunun aslında bu
Ancak bugünün hikayesi için basitlik uğruna, her şeyi bu bir ajan ile göstermeye başlayacağız,
sonunda bu rapora eleştirel bir bölüm verdik.
Temel olarak, bir kere devlete sahip olduğumuzu varsayalım ki, orada konvolüsyon
geçtikçe, Lego'nun katmanları düzleştirmesini karıştırdık.
katmanlara giriyorlar ve daha sonra çıktı olarak politika ya da aktör parçaları elde ediyoruz ve devletin
değerini alıyor ya da eleştiri kısmını alıyoruz ve bugün ne yapacağımızı gizli katmanlardaki
bu gizli bölüm hakkında konuşacağız, bunu bir sonraki seviyeye götürebiliriz ve bir bildirim ekleyebiliriz.
Ve bu noktada ağ üzerinden yayılmaya başlayan değerler ya da rakamlara sahibiz
ve gizli
Ve zaten gördük ki, birden fazla bildirimin varolduğu için birini
görüyoruz, çünkü bazı durumlarda ağın bu alandaki her temsilcisine bireysel olarak sahip olabildiğini gördük.
Ya da paylaşılan ağın bu ana bölümüne sahip olabilirsiniz ve gördüğümüz şey, önceki sezgiler
denemelerimizde ağın paylaşılan bir bölümüne sahip olduğumuzdur.
Bu ağlar ajanlar arasında paylaşıldı ve Adlon'un gerçekten ayrılma mücadelesiyle yardımcı olan pratik
derslerde size daha fazla bilgi vereceğini söyledi.
Ve algoritmayı değiştirebileceğiniz çok sayıda başka yol da vardır.
Uygulanabilen birçok ekleme.
Ve bunlardan biri tartışacağız, çünkü vurmaya başlamadan
önce burada trollerin pratik tarafında olacağız ve ekleyebileceğiniz Lares, elist Himmler'e değerleme algoritmasına
izin veren bir sinir ağı Klare. hafıza, daha önce olanları hatırlamak için algoritma sağlar ve şimdi LACMA
hakkında daha ayrıntılı olarak konuşacağız.
ek Nimer ile algoritmanızı geliştirebilirsiniz ve aslında Pratik Sorrells'te göreceğiniz şey, hepsinin benzerinden sonra
herhangi bir gizli katmana bile ihtiyaç duyulmadığıdır Yani bunu Atlanta uygulamasında göreceksiniz.
Ancak temel olarak burada el lehçesi olan Lehre olan ek bir katman ekleyebilir ve başka bir özelliğin bazı
Orada düzleştirme var hemen.
Bundan sonra ahşabı var Bu temelde bu kutu ilk kumarbazayı temsil ediyor.
Ve bundan sonra o anda çıktıyı elde ettiniz, bundan sonra diğer gizli Lares'e bile
ihtiyacınız yok çünkü LSM inçinin algoritmaya ne kadar fazla güç kattığı bu.
Ve yine kendi ağınızın algoritması veya mimarisi çok kişisel bir tercih olan çok görsel
bir şey.
bir şey var, bu nedenle iyi kumar uzmanı Jim Lehrer'e sahip olabildiğiniz kumarbaz oyuncularına danışmak isteyebilirsiniz.
Çok yaratıcı
Bunlar, onları listeledikten sonra beş gizli katmandan birkaçı.
Bu tamamen senin sorumluluğunuzdadır ve sizin deney yapmanız ve keşfetmeniz için.
Fakat pratik derslerde bu şekilde ortaya çıktığımız şey bu yüzden düzleşmiş bir düz katmana sahip
olduğumuzu göreceksiniz ve bundan sonra bir ls baraj kanadı ve daha sonra çıktı var.
Şimdi de diğerlerinden bahsettik, o kadar çok bu işleyici nedir.
lair, hafızayı ekler, sinir ağının önceki yinelemelerde olanlarla ilgili hafızaya sahip olmasına
izin vermek gibi bir özellik kazandırır ve çoğunlukla sembolize edilir ya da buna benzer bir sembolle gösterilir.
LACMA
Bu sadece bununla başlıyor ve ben sadece buraya koyuyorum.
Çok eğrili gözüktüğünü biliyorum, ama onu buraya koyuyorum, böylece bu imajı ne zaman tartışacağımızı görebiliyorsun.
Neler olup bittiğini görebiliyorsunuz, bu mektubun çıktısı buraya giriyor ve bu bizim.
Yani buradaki bütün katman buraya girecek, bu da bir vektör değeri, x ise, hücrenin atılacağı
köke giren bir vektör.
Ve sonra bir çıktı olarak başka bir vektör elde ettiniz ki bu mağazanın
birleşimini biliyorsunuz ya da bazıları bizim durumumuzda bir çıktı olarak bağlar ve bunu alırsınız.
Şimdi buna daha ayrıntılı bir göz atalım.
Bu yüzden bu bölüm üzerinde duracağız.
Muhtemelen, harflerin yan tarafta olmasının onun tarafına çevirileceğini fark etmiş olduğunuza göre aslında
biz giriyoruz.
Öyleyse bunun gibi ve etrafınızdaki karmakarışık tüm bu gerçeği yinelemek için sadece gerçeği yinelemek için aslında
böyle bir şey olsa da, aslında bir değer katmanı, burada bütün değerler vektörü içerisine
giriyor.
Sadece bir anda şimdi ortaya çıkacak bir şey oluyor ve sonra bütün vektör değerlemeleri devam ediyor.
Yani bu katman bu katmanın kendisinin sadece bir unsuru değil.
Tekrar tekrarlamak için tekrar tekrar gidelim: Lehre'nin içine giren bir şey oluyor Lehre çıkıyor.
Demek ki LACMA hemen yanındadır.
Dolayısıyla bu şekilde daha kolay olur ve bu ortak bir gösterimdir.
Şimdilik orada bu görüntünün neden yan tarafta olduğunu ve bununla nasıl başa çıkacağımıza katılıyorum.
Bu LACMA durumuna biraz daha girmeye başlayalım.
Ellis Jim Lehrer'de ne olur?
İşte böyle görünüyor.
Ve elbette bu çok karmaşık görünüyor ve tartışmak için çok şey
var çünkü kesinlikle şu anın hepsinden geçmeyeceğiz.
Konu Xolair Operasyonunun akıllısıydı ve sadece bir sürü şey oluyor ya da gitmiyoruz karmaşık ayrıntılar çok
şey var çünkü aksi takdirde tabii ki bu işi patlatacaktı ve
bu amaç Else'den bahsetmek değil burada LACMA'yı kullanacak olan barajlar.
Ellis sistemleri hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz oraya gidebilir veya buradayız.
Christopher Ola'nın blog'u.
iyi bir tanım var ya da biz de öğrenebiliriz tabii ki derin öğrenme yaş LACMA hakkında konuşmak.
Onun kökleri hakkında
Tekrarlayan sinir ağları ve sistemleri hakkında da bir bölümümüz var.
Temelde bu sistemin iç kısmıdır.
Ve ne oluyor bacak gibi giderse, bu konuda çok basit bir düzeyde sezgisel
bir seviyede konuşacağız, sadece ne olacağını veya neden belleği anlamamız için yeterli olan
ne oldu.
Ve böylece Atlanta'nın bunu uygularken ne konuştuğunu daha iyi anlayabilirsiniz.
Yani Largo'nun hepsinde bunun temelde bir şeylerin devam ettiği Larry gider.
Aslında görmek için nelere ihtiyacımız var ki, bu kısımların dışında bu Lehre'ye
aslında ek girdiler var.
Bunu hatırlayın, bunu genellikle bir önceki Lehre'den sonra bir mektuptan aldığınız bir girdiye sahip
olduğunuzu ve bu görüntüyü düşündüğünüzde o zaman bir çıkışa sahip olduğumuzu unutmayın; daha önce normalden önce
olmayan ağ, soldan sağa doğru yukarıdaki gibidir altdan üste.
Ancak daha fazla girdiniz yoksa.
Bu yüzden biliyorum ki çok daha karmaşıklaşıyor ama bunlar en azından onları anlayabiliyoruz.
İşte bu senin hafıza hücrenin.
Anahtar budur ve Heidel Atlanta'nın bu konudaki konuşmasını duyacaksınız.
Yani bellek hücresi eliste saklanan bir şeydir, bu yüzden bu girdiler ve çıktılar aslında
buraya baktığınız şey zaman ekseni.
Dolayısıyla bu zaman içinde ortaya çıkıyor, bu nedenle belirli bir yinelemede bu olur, ancak o zaman bu değer mülkten
alınır ve bu değerler bu değerlere geçmişten alınmıştır ve bu değerler
geleceğe aktarılır ve serveti nasıl geçirirler diğer ekip çalışması şekli, burada
neler olup bittiğinden endişe ederek takip ediliyoruz.
içinde uzun kısa süreli bellek içinde saklanan geçmişten gelen bir değeri bulduk.
Tek anlamamız gereken şu ki, mektup gider girdiğinde ve biz gerçekten, LSD'nin
Bu hafıza hücresine sahibiz ve burada ne olursa olsun değeri burada saklıyorsa, sadece burada kalırsa, burada dolaştığını
göreceksin; çünkü kapalı ya da bir şey eklenebilir bu noktalı işlemler
haricinde serbestçe akar. o.
Fakat ne olursa olsun bu, özgürce akan yalnızca bir değerdir, bu temelde sonraki noktadaki
bir sonraki noktaya geçmektedir.
gibi düşünebilirdiniz ya da bu hücrenin sahip olduğu ve bu nedenle burada bulunan
önceki değeri hatırlayıp sonra onu ya eklemek ya da o valilikten oku.
Yani sadece bir flash sürücü gibi bir şey gibi bir bellek
Ve bu değer gizli devlettir.
Dolayısıyla H ve gizli devlet temelde.
Ve şimdi geçmişten gelen ve daha sonra sistem içinde kullanılan değer.
Ve sonunda gördüğünüz gibi, elde ettiğiniz her şey olursa, çıkan bir mektup alırsınız ve bu
da ortaya çıkan bu değeri elde etmeniz ve ilerleyen değerin aynı olmasıdır.
Yani temel olarak Ellis ekibi, sadece listede kalır ve sabit bir değer gibi bir
flash sürücü olduğu gibi değiştirilebilen sabit bir değeri olan iki şeyi hatırlar.
Yani bellek hücresi.
Ve böylece o bölgede bir şey depolamanın lüksüne sahip olursunuz ve bu bellek
ve gelecekteki yinelemede her zaman geleceğe aktarılır.
Algoritma bir ortamda olduğu gibi, bir şeylerin bir şeyler yaptığını gördü vb.
Ve sonra LACMA'da belirli bir değeri saklayabilir, o zaman bu değer sonraki
durumdayken bile hatırlar.
Hatırlayacakları diğer değer de önceki çıktısını hatırlıyor.
Çıktının otomatik olarak önceki çıkışını hatırlayacağı ve böylece çıktı burada gidecek ve buraya gidecektir.
Bu temelde bir LSM'de olanın çok üst seviyesidir.
Bulabileceğiniz çok sayıda kaynak gibi daha fazla ayrıntı istiyorsanız ve bu aşamada bir kez daha, tüm
bu şeyler hakkında o kadar çok detaya girmek zorunda kalmayız.
Anladığımız şey, bir bellek hücresine ne bağlı olduğunu, bir devletin
başının ne olduğunu ve onun için hafızayı nasıl kolaylaştırdığını anlamışsınızdır.
Ve soru şu ki, bu tür bir bilgiye genel bir bakışımız var, çünkü bu bilgiyi güçlendirmek
ya da sağlamlaştırmak, bu tür bir bilgiye neden olmak gibi bir şey.
Neden hafızaya ihtiyaç duyduğumuzu soralım.
Neden A-3 veya diğer algoritmalarımızda belleğe ihtiyacımız var.
Şimdi, bu bölümde üstlendiğimiz zorluğun örneğine göz atalım.
Bu yüzden meydan okuma kopuyor ve ne olacağına ve kırılmasına neden olursanız, bu küçük
taşlarla yok etmeniz gereken bu küçük blokları bu çevrenize sahipsiniz ve bu sizin
hareket halindeki raket veya platforma benzediğinden emin olmanız gerekiyor. etrafında.
Ve top nereye gidiyor olursa olsun, topu yakalayıp platformdan çıkıp geri dönüp
duvarların toplarına da vurmalıdır.
Bir blok geri dönün ve geri dönün.
Ve gerçekleştirmeniz gereken şeyin özü budur.
Fakat şimdi, bu topa, 08:30 saatleri arasında bir ve / veya 83 C algoritma dure veya ajanlardan birinde bir aracı olduğunuzu
düşünün gibi göz atalım.
Buradan ne çıkardığınız resmi görüyorsunuz.
Senin için burada ne yapardın işte.
Böylece sağa uçan topları görebilirsiniz.
Öylesine iyi uçuyor.
Yani bir yere gidiyor ve belki sağa doğru uçabiliyor.
Bu sonuca, size doğru geldiğini tahmin etmeyi seversiniz mi yapabiliyor musunuz?
Muhtemelen yapabilirsin ve belki topu yakalamak için doğru noktadasın.
Ancak ya eğer top aslında bu şekilde uçmuyorsa, ancak bu şekilde uçuyorsa ne olacağını uçuruyor olursanız.
Mesele şu ki, bu resimden hangi yöne doğru uçtuğunu anlayamazsın, çünkü
önceki anın nerede olduğunu bilmiyorsun.
Eğer burada olsaydı o zaman bu şekilde uçuyordu.
Bir önceki anı bilseydiniz burada olduğunu bilseydiniz biliyorsanız, şimdi burada bildiğiniz halde, burada bildiğiniz gibi,
bu ikisi için sadece bir çizgi çizdiğiniz bir insandır ve bu şekilde ilerleyeceğinizi söyleyecek olsaydınız.
Ama burada bilseydin, bu şekilde ilerlediğini çizersin.
Üstelik buna da bak.
Aslında burada olduğu gibi bir yerde olabilirdi.
Belki de belki de aslında bu yönde gidiyor, belki de
buradaydı ve ben sadece bir imajın çok zor olması aslında imkansızdı.
Tıpkı topun hangi yönden uçtuğunu söylemek geometrik olarak imkansızdır.
bu yüzden belleğin LSD'si gerçekten Mfatıza belleğine gerçekten çok iyi bir iş çıkarıyor ama yine de
tahmin edebiliyor ya da nereye gideceğinizi anlamanın başka yollarını bulabiliyoruz.
Ve
Ancak gövde, bir belleği bile hareket ettirir; bu nedenle, bir önceki değerin çıktısına
benzeyen bir değerle bile geri dönersek veya belki bunu burada saklayabilir
veya bu değere dayanan veya temel alan önceki noktadan aldığı bilgilere göre.
Diyelim ki burada olanlardan.
Böylece, topunuzun daha önce olduğu yerdeydi, böylece çevre hakkında önceki zaman
noktasından buraya geçebilirsiniz.
O halde şimdi var, bildiğiniz gibi, yalnızca görüntüdeki bilgilerinizi almakla kalmıyor.
Eğer daha da geri gidersek, bu bilgileri görüntüden hatırlarsın.
Bu iyi bir şey değil, aslında bizler bilgiyi dağıtmak için çalışıyoruz.
Resim buraya geldi burada bu düzleştirilmiş değerlere dönüştü.
Ve onlar için bu kadar çok bilgi.
Görüntü tüm sisteme giriyor.
Ve aniden hatırladığınız gibi, bir yerden değil de zamanın bir önceki noktasından
geliyor.
Dolayısıyla burada, sağdan sola veya sol sağdan gösterdiğiniz yerdir.
Aslında sadece yuvasında kaldığı yerdeydi.
Bu bilgiyi mimarinin içinden geçireceksin.
Daha önce olanlarla ilgili bilginiz olduğunu söylerler.
Ve böylece geri dönüyoruz ki burada verilen bilgiler, şimdi ne yapılacağına karar vermenize yardımcı oluyor.
Algoritma bir karar vermeye yardımcı olur.
Ve şimdi anlıyor bunu.
TAMAM.
Yani top aslında ya ya yatıyor.
Diyelim ki bu yönde ya da bu yönde uçtuğunu ve doğru yerde olduğumu
söylelim. Burada sopa yapmam lazım, top yönümde ya da eğer topun farkında olursa
sola doğru hareket etmeye başlamalı. Çünkü biraz beklersek çok geç olur.
Ve topu özleyecekler.
Temel olarak algoritmada nereye gerçekten yardımcı oldukları ipuçları vardır ve Atlanta pratik
eğitimlerini yaptığınızda tam olarak bunu göreceğiz.
Yani siz orada işte bu ekipler işe yarıyor.
Ellis ekipleri başlangıçta belirttiğimiz gibi sadece bir ek not yüzde 100 gerekli değildir.
Onlar tam değiller Tamamen bağlı değiller algoritma.
Onları Arjantin'e getirmek için durumu duruma bağlı tutmak istemeyebileceğiniz bir
C algoritması ile oluşturmak isteyebilirsiniz.
Bir sürü ilâve var ve biz, ilâçlar arasında sinir ağının paylaşıldığı eklemeyi veya
modifikasyonu, ajanlar arasında paylaşılmadığından daha önce tartışmıştık.
Şimdi yine de Elice Jim, pratik eğitimlerde göreceğiniz başka bir şey var; burada entropi ekliyiz,
ki bu da bir politika vasıtasıyla hesaplanır ve Adlon sizi buna göre yönlendirecektir.
Temel olarak, A-380 algoritmasında meydana gelebilecek çok sayıda farklı değişiklik var.
Unutmayın, neyi başarmak istediğinize bağlıdır ve ayrıca bunları uygulamak ve
farklı algoritmalar denemek için sizi keşfetmeye teşvik edecek bir şeydir.
Zaten bir çiftten bahsettik ve belki de ilginizi çekebilecek bazı ek değişiklikler bulabilirsiniz ya
da belki bu öğreticileri izlerken belki onlara daha çok değişiklik
kazandıran ilginç olanları da eklediniz.
Kesinlikle bu bakabileceğiniz bir şeydir ve yapay zeka bilginizi ve bu
algoritmaları nasıl oluşturacağınızı daha da artırabilir.
Ve bu notta umarım bu eğiticiden hoşlanırsınız ve bir dahaki sefere sizi ararım.
O zamana kadar tadını çıkarın.
BEN.