WEBVTT

00:00.720 --> 00:03.450
Ciao e bentornati al corso sull'intelligenza artificiale.

00:03.490 --> 00:07.570
Nel tutorial di oggi parleremo di un componente aggiuntivo che implementeremo per il

00:07.580 --> 00:08.860
nostro algoritmo 8: 3.

00:08.860 --> 00:12.970
Si chiama The Long memoria a breve termine o LSD in breve.

00:12.970 --> 00:20.080
Diamo un'occhiata a ciò che abbiamo finora e poi discuteremo sul motivo per cui abbiamo bisogno dell'LSD e su

00:20.080 --> 00:24.440
che cos'altro è per lui così lontano che abbiamo discusso attraverso noi.

00:24.440 --> 00:29.950
che in realtà è un po 'più completo o molto più complesso di quello che abbiamo su questa immagine,

00:29.950 --> 00:34.990
in realtà abbiamo tre o più agenti che attraversano l'ambiente e stanno comunicando tra loro e così via.

00:35.110 --> 00:39.640
E abbiamo parlato di tutte e tre le lettere A nella 3C e, naturalmente, abbiamo visto

00:39.640 --> 00:44.890
Ma per ragioni di semplicità per la storia di oggi, illustreremo semplicemente tutto con questo unico agente,

00:45.190 --> 00:47.580
alla fine abbiamo questo rapporto la parte critica.

00:47.590 --> 00:53.030
Quindi, in pratica, una volta che abbiamo uno stato, dichiariamo questa immagine mentre attraversa il convoluzionale, quindi attraversiamo

00:53.050 --> 00:55.360
un Lego che trascina l'appiattimento di uno strato.

00:55.360 --> 01:02.500
vanno nei livelli nascosti e poi come output otteniamo la politica o le parti dell'attore e ottengono il valore

01:02.500 --> 01:08.620
dello stato o otteniamo la parte critica e che cosa faremo oggi è che parleremo di

01:08.830 --> 01:15.670
questa parte nascosta nei livelli nascosti che possiamo effettivamente portare al livello successivo e possiamo aggiungere una notifica.

01:15.670 --> 01:21.010
E a questo punto abbiamo valori o numeri che vengono poi propagati attraverso la

01:21.010 --> 01:21.700
rete e

01:21.730 --> 01:26.440
E abbiamo già visto che esistono più notifiche perché si muovono, visto che uno di

01:26.440 --> 01:32.900
loro ha visto che in alcuni casi è possibile avere questa parte principale della rete che è individuale per ogni agente.

01:32.920 --> 01:39.220
Oppure puoi avere questa parte principale della rete che è condivisa e questo è quello che abbiamo visto che nelle nostre

01:39.220 --> 01:42.150
precedenti prove di intuizione avevamo una parte condivisa della rete.

01:42.190 --> 01:47.560
Questa rete è stata condivisa tra gli agenti e come Adlon ti dirà di più nelle

01:47.830 --> 01:50.660
esercitazioni pratiche che aiutano davvero la sfida della rottura.

01:50.830 --> 01:55.560
E ci sono molti altri modi in cui puoi modificare l'algoritmo.

01:55.720 --> 01:59.720
Molte altre aggiunte che possono essere implementate.

01:59.920 --> 02:03.400
E uno di quelli che discuteremo perché nella parte pratica

02:03.700 --> 02:10.300
dei troll ci troveremo qui prima di colpire e Lares che puoi aggiungere è un elist Himmler una rete

02:10.480 --> 02:18.610
neurale Klare che consente al tuo algoritmo di valutazione di avere memoria che permette all'algoritmo di ricordare cosa è successo prima e parleremo

02:18.610 --> 02:21.050
di LACMA solo ora più in dettaglio.

02:21.130 --> 02:26.080
aggiuntivo di un'altra caratteristica e che vedrai nei pratici Sorrell è che non avevamo nemmeno bisogno di alcun

02:26.080 --> 02:30.190
livello nascosto dopo che tutti loro erano simili Quindi lo vedrai nell'implementazione di Atlanta.

02:30.190 --> 02:36.250
Ma in pratica puoi aggiungere un ulteriore livello qui che lo elogia Lehre e migliora il tuo algoritmo con un altro Nimer

02:36.250 --> 02:38.860
Ha subito l'appiattimento lì.

02:38.860 --> 02:43.530
Dopodiché ha il calamaio. In pratica questa scatola rappresenta il giocatore d'azzardo.

02:43.630 --> 02:48.730
E dopo quello subito hai l'output in modo da non aver nemmeno bisogno di altri Lares nascosti

02:48.730 --> 02:53.320
dopo questo semplicemente perché è la quantità di energia che la tana LSM aggiunge all'algoritmo.

02:53.350 --> 02:59.200
E ancora l'algoritmo o l'architettura della tua rete personale è una cosa molto visiva, è

02:59.200 --> 03:00.260
una preferenza personale.

03:00.270 --> 03:05.010
molto creativa quindi potresti desiderare di dover elidere i giocatori d'azzardo che potresti avere l'esperto psicoanalista Jim Lehrer.

03:05.020 --> 03:05.700
È una cosa

03:05.710 --> 03:09.130
Sono diversi cinque livelli nascosti dopo averli elencati.

03:09.160 --> 03:11.750
È totalmente a te e per te sperimentare ed esplorare.

03:11.920 --> 03:18.430
Ma questo è quello che abbiamo imparato con i tutorial pratici, così vedrai che abbiamo uno

03:18.580 --> 03:24.410
strato piatto appiattito e dopo di ciò abbiamo una tana di dighe e quindi l'output.

03:24.420 --> 03:28.680
Quindi ora abbiamo parlato dell'altro simile così tanto che cosa è questo un gestore.

03:28.840 --> 03:34.750
tana LACMA aggiunge memoria fornisce una funzionalità come la rete neurale consente di avere memoria di

03:34.750 --> 03:42.580
ciò che è accaduto nelle iterazioni precedenti ed è spesso simbolizzata o mostrata con un simbolo che assomiglia a questo.

03:42.580 --> 03:43.280
Bene, la

03:43.300 --> 03:46.110
Questo è appena iniziato e sto solo mettendo qui.

03:46.120 --> 03:51.820
So che sembra molto storto ma lo sto mettendo qui, così puoi vedere quando discuteremo ulteriormente di questa immagine.

03:51.820 --> 03:58.470
Puoi vedere cosa sta succedendo, quindi l'output di questa lettera va qui e questo è il nostro.

03:58.660 --> 04:04.480
Quindi questo è un intero strato che entra qui, quindi è un vettore di valori x è un vettore che entra nella radice

04:04.570 --> 04:06.080
e noi scarteremo semplicemente la cella.

04:06.250 --> 04:10.540
E poi come output ottieni un altro vettore che conosci la concatenazione di questi store o

04:10.540 --> 04:15.030
alcuni In qualche modo si lega nel nostro caso come output ottieni questo e ottieni questo.

04:15.040 --> 04:17.350
Diamo un'occhiata a questo in modo più dettagliato.

04:17.350 --> 04:19.090
Quindi si concentrerà su questa parte.

04:19.120 --> 04:23.320
Di fatto ci addentriamo come probabilmente avrai notato dal fatto che le lettere sono sul lato e lo

04:23.650 --> 04:24.430
gireremo di lato.

04:24.430 --> 04:31.120
Quindi, così e tutto il resto come un guazzabuglio, è stato solo per ribadire il fatto che anche se sembra

04:31.120 --> 04:36.910
che ciò che sta effettivamente accadendo sia uno strato di valori, un intero vettore di valori sta

04:36.910 --> 04:37.530
entrando qui.

04:37.630 --> 04:41.440
Sta succedendo qualcosa che causerà solo ora e poi sta accadendo un intero valore di valute vettoriali.

04:41.440 --> 04:47.310
Quindi questo è il livello non è solo un elemento di questo è il livello stesso.

04:47.350 --> 04:55.590
Quindi torniamo indietro solo per ribadire che Lehre va in questo dove succede qualcosa Lehre esce.

04:55.810 --> 04:58.680
Ecco, questo è il LACMA è solo dalla sua parte.

04:58.690 --> 05:02.370
Quindi è solo più facile da fare in questo modo e questa è una rappresentazione comune.

05:02.500 --> 05:07.870
In questo momento, siamo d'accordo sul perché questa immagine sia dalla sua parte e su come procedere.

05:07.960 --> 05:11.710
Iniziamo a scavare un po 'di più in questa situazione di LACMA.

05:11.710 --> 05:14.070
Quindi cosa succede in Ellis Jim Lehrer.

05:14.080 --> 05:15.400
Quindi questo è quello che sembra.

05:15.610 --> 05:20.830
E, naturalmente, questo sembra molto complesso e sicuramente non lo faremo proprio

05:20.860 --> 05:24.000
ora, semplicemente perché c'è parecchio da discutere.

05:24.010 --> 05:32.080
Il punto erano le operazioni saggia dell'Operazione Xolair e ci sono solo un sacco di dettagli o intricati dettagli sui quali

05:32.110 --> 05:37.720
non ci accingiamo a fare altrimenti perché altrimenti si spegnerebbe e questo non è lo

05:37.720 --> 05:42.410
scopo di non parlare di Else dighe qui che useranno il LACMA.

05:42.430 --> 05:48.520
E se vuoi saperne di più sui sistemi Ellis puoi andare o siamo qui.

05:48.520 --> 05:50.130
Il blog di Christopher Ola.

05:50.500 --> 05:56.750
dei suoi steli o parliamo anche di LACMA nella nostra età di apprendimento profondo, naturalmente è possibile verificarlo.

05:56.770 --> 05:58.060
Ha una buona descrizione

05:58.060 --> 06:01.420
Abbiamo anche un'intera sezione su reti e sistemi neurali ricorrenti.

06:01.540 --> 06:06.470
Quindi in pratica questa è la parte interna del sistema.

06:06.520 --> 06:12.160
E quello che succede è come se la gamba entri, quindi ne parleremo a un livello intuitivo

06:12.160 --> 06:17.650
su un livello molto basilare, solo quello che ci basterà per capire cosa succede o perché

06:17.650 --> 06:18.400
c'è memoria.

06:18.400 --> 06:23.530
E così puoi anche capire meglio di cosa sta parlando Atlanta quando sta implementando questo.

06:23.560 --> 06:29.440
So Largo in tutto questo è qualcosa su cui fondamentalmente va avanti qui Larry va su.

06:29.710 --> 06:35.710
Quello di cui abbiamo bisogno per vedere in realtà è che ci sono queste parti, in realtà ci sono

06:35.800 --> 06:37.480
ulteriori input in questa Lehre.

06:37.480 --> 06:42.970
Quindi ricorda che di solito hai un input da una Lehre precedente di questa lettera e quindi hai

06:42.970 --> 06:49.290
un output se pensi a quell'immagine che avevamo in precedenza la rete normale che non è dalla sua parte, che è

06:49.290 --> 06:52.660
come da sinistra a destra dall'alto verso il basso verso l'alto.

06:52.810 --> 06:55.350
Ma a meno che tu non abbia effettivamente più input.

06:55.360 --> 06:59.410
Quindi so che sta diventando ancora più complesso, ma almeno possiamo comprenderle.

06:59.410 --> 07:03.380
Quindi questa è la tua cella di memoria.

07:03.400 --> 07:06.760
Questa è la chiave e questo è ciò di cui sentirai parlare Heidel Atlanta.

07:06.880 --> 07:15.220
Quindi la cella di memoria è qualcosa che viene salvato nell'elistarlo, quindi questi input e output sono effettivamente qui ciò

07:15.490 --> 07:18.280
che stai guardando è l'asse del tempo.

07:18.280 --> 07:26.260
Quindi questo è sbrogliato nel tempo così in una specifica iterazione ciò accade ma poi questo valore è preso dal possed e questi valori passati in

07:26.260 --> 07:30.910
questi valori sono presi dal passato e questi valori sono passati al futuro e come

07:30.910 --> 07:35.660
passano attraverso la ricchezza attraverso il modo in cui il resto del lavoro di squadra così

07:35.680 --> 07:38.480
siamo seguiti preoccupandoci troppo di ciò che sta succedendo qui.

07:38.590 --> 07:44.950
che viene dal passato che è memorizzato all'interno dell'LSD all'interno della memoria a lungo termine.

07:44.950 --> 07:51.740
Tutto quello che dobbiamo capire è che quando la lettera entra e qui abbiamo davvero un valore

07:52.060 --> 07:59.950
Abbiamo questa cella di memoria e qualunque valore fosse presente prima che sia solo qui rimane come puoi vedere, ma lo

07:59.950 --> 08:04.960
attraversa liberamente tranne che per queste operazioni puntuali dove può essere chiuso o qualcosa

08:04.960 --> 08:07.210
che può essere aggiunto a esso.

08:07.330 --> 08:13.360
Ma a prescindere da ciò, è solo un valore che scorre liberamente, quindi è praticamente passato al prossimo

08:13.360 --> 08:14.900
punto nel tempo prossimo punto.

08:14.920 --> 08:20.350
del genere che questa cella ha e così ricorda solo il valore precedente che era

08:20.350 --> 08:25.750
qui e quindi può usarlo per aggiungere o leggi da quella valenza in poi.

08:25.750 --> 08:30.350
Quindi potresti semplicemente pensare ad una memoria come una flash drive o qualcosa

08:30.370 --> 08:33.670
E questo valore è lo stato nascosto.

08:34.000 --> 08:37.670
Quindi, di conseguenza, l'H e lo stato nascosto sono fondamentalmente.

08:37.740 --> 08:42.000
E ora il valore che viene dal passato e poi viene utilizzato all'interno del sistema.

08:42.010 --> 08:48.180
E come puoi vedere alla fine, dopo tutto ciò che accade, ottieni una lettera che viene fuori ed è

08:48.220 --> 08:53.170
così che ottieni questo valore che viene fuori ed è lo stesso valore che viene passato.

08:53.170 --> 08:59.440
Quindi, in sostanza, il team di Ellis ricorda due cose: c'è un valore costante che è proprio come rimane nella

08:59.440 --> 09:04.720
lista e che può essere cambiato come se fosse un flash drive per un valore costante.

09:04.720 --> 09:05.990
Quindi la cella di memoria.

09:06.040 --> 09:11.940
E così puoi farti avere il lusso di immagazzinare qualcosa in quello spazio e quel ricordo e

09:11.930 --> 09:15.290
sarà trasmesso al futuro così ogni volta nella prossima iterazione.

09:15.320 --> 09:20.620
Quindi, come l'algoritmo era in un ambiente, vide qualcosa fare qualcosa e così via.

09:20.650 --> 09:25.690
E poi nel LACMA è possibile memorizzare un certo valore, quindi ricorderà questo valore anche quando

09:25.690 --> 09:26.960
è nello stato successivo.

09:27.400 --> 09:31.420
E anche l'altro valore che ricorderanno ricorderà la sua uscita precedente.

09:31.420 --> 09:35.370
Ricorderà automaticamente la sua uscita precedente, quindi l'uscita va qui e va qui.

09:35.560 --> 09:42.160
Quindi questo è fondamentalmente il livello molto molto alto di ciò che accade in una LSM.

09:42.160 --> 09:47.530
Ancora una volta se desideri maggiori dettagli come molte risorse in cui puoi trovare e in questa fase non

09:47.530 --> 09:51.100
abbiamo bisogno di entrare in tutti questi dettagli su tutte queste cose.

09:51.100 --> 09:56.440
Abbiamo solo bisogno di capire che tu sai cos'è una cella di memoria, che aderenza alla cella di

09:56.440 --> 10:02.270
memoria è ciò che è un capo di stato e come il modo in cui facilita la memoria per lui.

10:02.330 --> 10:09.920
E la domanda è così ora che abbiamo una visione generale di tutto questo per rinforzare o

10:10.250 --> 10:16.220
per consolidare questa conoscenza che è come dare una ragione per questa conoscenza.

10:16.220 --> 10:19.160
Facciamo la domanda perché abbiamo bisogno di memoria.

10:19.190 --> 10:23.180
Perché abbiamo bisogno di memoria nel nostro A-3 o in altri algoritmi.

10:23.180 --> 10:26.990
Bene, guardiamo al nostro esempio la sfida che stiamo affrontando in questa sezione.

10:26.990 --> 10:32.420
Quindi la sfida è sbloccata e cosa succederà e si interromperà e scoppierà che hai questo ambiente

10:32.420 --> 10:37.340
con questi piccoli blocchi che devi distruggere con questa pallina e devi assicurarti che questo sia

10:37.340 --> 10:41.120
il tuo tipo di racchetta o piattaforma simile in movimento in giro.

10:41.150 --> 10:46.610
E dovunque debba volare la palla, deve prendere la palla e rimbalzare sulla piattaforma e tornare indietro e colpire

10:46.610 --> 10:48.160
anche le palle delle pareti.

10:48.160 --> 10:50.060
Torna indietro di un blocco e torna indietro.

10:50.060 --> 10:54.270
E quindi questa è l'essenza di ciò che devi realizzare.

10:54.290 --> 11:02.330
Ma ora diamo un'occhiata a questa palla come se immaginassi di essere un ed e un algoritmo di C C o un agente all'interno di uno

11:02.330 --> 11:04.040
di questi agenti entro le 08:30.

11:04.160 --> 11:07.550
Vedi questa immagine che cosa estrai da qui.

11:07.670 --> 11:09.580
Quale sarebbe la tua azione qui per te.

11:09.740 --> 11:11.790
Quindi puoi vedere le palle che volano a destra.

11:11.840 --> 11:13.640
Così bene sta volando bene.

11:13.640 --> 11:16.610
Quindi sta andando da qualche parte e forse sta volando verso destra che puoi.

11:16.610 --> 11:20.230
Potresti fare questa conclusione, potresti anticipare che si sta avvicinando a te.

11:20.240 --> 11:23.720
Probabilmente potresti e forse sei nel posto giusto per prendere la palla.

11:23.930 --> 11:28.890
Ma cosa succede se la palla in realtà non sta volando in quel modo ma sta volando che cosa succede se sta volando in quel modo.

11:28.910 --> 11:34.250
Il fatto è che non puoi dire da questa immagine in che direzione sta volando perché non

11:34.250 --> 11:36.370
sai dove si trovava nel momento precedente.

11:36.560 --> 11:39.220
Quindi se fosse qui allora sta volando in questo modo.

11:39.230 --> 11:43.850
Quindi, se lo avessi se sapessi il momento del momento precedente se sapessi che era qui saresti lì adesso che sai che

11:43.850 --> 11:48.650
qui è come un essere umano devi solo tracciare una linea per questi due e tu dirai di andare in questo modo.

11:48.920 --> 11:52.360
Ma se lo sapessi qui, disegni linee come se andassi in questo modo.

11:52.490 --> 11:54.320
Inoltre guarda questo.

11:54.320 --> 11:57.130
In realtà potrebbe essere stato da qualche parte come qui.

11:57.140 --> 12:01.280
Forse sta salendo forse in realtà sta andando in quel modo quindi forse era

12:01.460 --> 12:05.960
qui e stavo salendo così solo da quella immagine è molto difficile è in realtà impossibile.

12:05.960 --> 12:10.540
È semplicemente impossibile distinguere il modo in cui la palla sta volando.

12:10.550 --> 12:18.830
ecco perché l'LSD, la memoria, in realtà aiuta davvero il nostro Mfat nella memoria, ma puoi ancora fare un buon lavoro

12:18.830 --> 12:24.230
ma probabilmente potresti indovinare o sai trovare altri modi per capire dove andare.

12:24.230 --> 12:24.610
Ed

12:24.620 --> 12:31.520
Ma con la radice spostiamo anche solo quella memoria, quindi se torniamo indietro anche con quell'unico valore che

12:31.520 --> 12:37.460
è un po 'come l'output del valore precedente o forse sai forse puoi memorizzarlo qui

12:37.460 --> 12:43.250
o basato su questo valore o basato sulle informazioni che ottiene dal punto temporale precedente.

12:43.250 --> 12:45.920
Quindi diciamo da cosa è successo qui.

12:45.920 --> 12:51.650
Ecco dove si trovava la tua palla prima, così da poter trasmettere informazioni sull'ambiente dal

12:51.650 --> 12:53.200
momento precedente in poi.

12:53.270 --> 12:57.900
Allora ora ce l'hai ora sai che non solo hai le tue informazioni dall'immagine.

12:58.040 --> 13:02.850
Se torniamo indietro, ricorderai quell'informazione dall'immagine.

13:02.870 --> 13:06.050
Beh, questo è condannato, ma in realtà stiamo lavorando per scovare le informazioni.

13:06.050 --> 13:10.020
L'immagine è venuta qui qui qui trasformata in questi valori appiattiti.

13:10.160 --> 13:11.500
E così quell'informazione per loro.

13:11.510 --> 13:13.320
Immagine che arriva all'intero sistema.

13:13.340 --> 13:20.150
E ora all'improvviso, come ricordate, provenendo da non da qualche parte ma dal punto precedente

13:20.600 --> 13:21.290
nel tempo.

13:21.290 --> 13:24.630
Quindi è qui che tu di fatto dimostri di venire dall'alto o dalla palla da sinistra a destra.

13:24.650 --> 13:28.410
In realtà è solo che rimane nell'elistere nella sua tana.

13:28.490 --> 13:31.170
Hai questa informazione solo attraverso l'architettura.

13:31.180 --> 13:33.980
Diranno che hai informazioni su ciò che è successo in precedenza.

13:34.160 --> 13:40.940
E così torniamo indietro che le informazioni qui ti aiutano ora a prendere una decisione su cosa fare.

13:40.940 --> 13:42.930
Aiuta l'algoritmo a prendere una decisione.

13:43.010 --> 13:45.010
E ora tutto a un tratto lo sa.

13:45.140 --> 13:45.500
OK.

13:45.500 --> 13:48.320
Quindi la palla è effettivamente situata in entrambi.

13:48.350 --> 13:52.730
Diciamo che sta volando in questa direzione o in questa direzione quindi sono nel posto giusto dove dovrei restare

13:52.730 --> 13:57.050
qui la palla sta venendo nella mia direzione o se, o se si rende conto che la palla è

13:57.050 --> 14:00.710
lì, dovrebbe iniziare a spostarsi a sinistra perché se aspetta un po 'più tardi sarà troppo tardi.

14:00.740 --> 14:01.780
E perderanno la palla.

14:01.940 --> 14:08.630
Quindi in pratica è così che li elimini dove aiuta veramente nell'algoritmo e questo è esattamente ciò

14:08.630 --> 14:12.360
che vedremo quando eseguirai i tutorial pratici di Atlanta.

14:12.500 --> 14:14.370
Ecco qui come funzionano queste squadre.

14:14.480 --> 14:20.720
E solo una nota aggiuntiva, come abbiamo menzionato all'inizio, i team di Ellis non sono necessari al 100%.

14:20.720 --> 14:25.430
Non sono completi Non sono completamente attaccati all'algoritmo.

14:25.550 --> 14:29.420
Potresti desiderare di averli in un algoritmo C attraverso il quale potresti non volere averli a seconda della

14:29.420 --> 14:31.180
situazione per portare in Arctic quello che scegli.

14:31.250 --> 14:37.340
Ci sono molte aggiunte e abbiamo già discusso l'aggiunta o la modifica in cui la rete neuronale è

14:37.340 --> 14:40.950
condivisa tra gli attori non sono condivisi tra agenti o meno.

14:41.010 --> 14:46.610
Ora, tuttavia, l'elista Jim ce n'è un altro che vedrai nei tutorial pratici in cui aggiungiamo

14:46.610 --> 14:51.280
entropia che è calcolata attraverso una politica che Adlon ti guiderà attraverso questo.

14:51.290 --> 14:57.190
Quindi fondamentalmente ci sono molte modifiche che possono accadere in un algoritmo A-380.

14:57.290 --> 15:03.180
Ricorda solo che dipende da cosa vuoi ottenere ed è anche qualcosa che

15:03.180 --> 15:09.060
ti incoraggerebbe ad esplorare se ne implementerai molti e proverai diversi algoritmi.

15:09.180 --> 15:14.880
Ne abbiamo già discusso una coppia e forse puoi trovare alcune modifiche aggiuntive che potrebbero interessarti

15:14.880 --> 15:19.110
o forse quando stai guardando questi tutorial forse comprali sono venute fuori

15:19.110 --> 15:21.330
altre modifiche che sono molto interessanti.

15:21.330 --> 15:27.330
Quindi sicuramente questo è qualcosa che potresti esaminare e che potrebbe migliorare ulteriormente la tua

15:27.420 --> 15:30.740
conoscenza dell'intelligenza artificiale e come creare questi algoritmi.

15:30.780 --> 15:34.200
E su quella nota spero ti sia piaciuto questo tutorial e ti cercherò la prossima volta.

15:34.200 --> 15:35.380
Fino ad allora divertiti.

15:35.380 --> 15:35.590
IO.