వన్-షాట్ అనుకరణ అభ్యాసం కోసం ఓపెన్ఏఐ యొక్క కొత్త విధానం, AI యొక్క భవిష్యత్తును పరిశీలించండి

వన్-షాట్ ఇమిటేషన్ లెర్నింగ్ యాన్ డువాన్, మార్సిన్ ఆండ్రికోవిచ్, బ్రాడ్లీ సి. స్టాడీ, జోనాథన్ హో, జోనాస్ ష్నైడర్, ఇలియా సుట్స్‌కీవర్, పీటర్ అబ్బీల్, వోజ్సీచ్ జారెంబా

మే 16 న, ఓపెన్ఏఐ పరిశోధకులు తమ ప్రాజెక్టులలో ఒకదాని యొక్క వీడియోతో పాటు ప్రస్తుత AI అభివృద్ధి యొక్క మూడు కీలక అవరోధాలకు పరిష్కారాలను అన్వేషించే రెండు ప్రాముఖ్యత గల పత్రాలను పంచుకున్నారు: మెటా-లెర్నింగ్, వన్-షాట్ లెర్నింగ్ మరియు ఆటోమేటెడ్ డేటా జనరేషన్. నా మునుపటి పోస్ట్‌లో, వన్-షాట్ లెర్నింగ్ యొక్క మనోహరమైన సమస్యకు అంకితమైన ఒక కథనాన్ని నేను వాగ్దానం చేశాను, కాబట్టి ఇక్కడ ఉంది. వారి అద్భుతమైన పనిని వివరించే వారు విడుదల చేసిన వీడియోను పరిశీలించడం ద్వారా మీరు ప్రారంభించవచ్చు:

ఈ వీడియోలో మీరు ఒక చేతి భౌతిక రోబోట్ ఒకదానిపై ఒకటి క్యూబ్స్ పేర్చడం చూస్తారు. పారిశ్రామిక రోబోట్లు ప్రస్తుతం చేయగలిగే సంక్లిష్టమైన పనులను తెలుసుకోవడం, పరిశోధకుడు ఏమి జరుగుతుందో వివరించడానికి ప్రయత్నించకపోతే, చాలా ఖాతాలలో ఇది చాలా తక్కువగా ఉంటుంది. నియంత్రిత వాతావరణంలో పని చాలా సులభం, విధానపరమైన (హార్డ్-కోడెడ్) విధానాలు ఇప్పటికే ఈ సమస్యలను పరిష్కరించాయి, ఆశాజనకంగా మరియు విప్లవాత్మకంగా ఏమిటంటే, సాధారణ ఫ్రేమ్‌వర్క్ ధ్వనించే వాతావరణంలో బహుళ, మరింత సంక్లిష్టమైన మరియు అనుకూల ప్రవర్తనల వరకు ఎంతవరకు స్కేల్ చేయగలదు.

మనిషికి మరియు ఉన్నత జంతువులకు మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసం, గొప్పది, ఖచ్చితంగా డిగ్రీలో ఒకటి మరియు రకమైనది కాదు.
- చార్లెస్ డార్విన్

సారూప్యత ద్వారా, 22 వ శతాబ్దానికి చెందిన ప్రస్తుత మూర్తీభవించిన AI (భౌతిక వ్యవస్థల యొక్క కృత్రిమ మేధస్సు) మరియు రోబోట్‌ల మధ్య అభిజ్ఞా వ్యవస్థల్లో తేడాలు ఒక రకమైనవి కావు అనేదానికి బలమైన సాక్ష్యం. 2012 ఇమేజ్‌నెట్ పోటీ * నుండి, లోతైన అభ్యాస పరిశోధన అభివృద్ధి చెందుతోంది, ఇది నాడీ నెట్‌వర్క్ చేత పంపిణీ చేయబడిన గణన యొక్క స్వభావాన్ని సవరించడానికి చాలా ఎక్కువ కాదు, కానీ ఒక నిర్దిష్ట పనిని నేర్చుకోవటానికి నెట్‌వర్క్‌లను రూపొందించడానికి కొత్త మార్గాలను కనుగొనడం ద్వారా. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ ఫంక్షన్ నిర్మాణం కోసం, ఈ నిర్మాణం హార్డ్-కోడెడ్ కాదు (చేతితో రూపొందించబడలేదు) కాని ఇది ప్రారంభంలో ఇన్‌పుట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌ల మధ్య అనుసంధానించబడిన అణు గణన యూనిట్ల ఫలితాలు, వాటి నిర్మాణం మరియు కనెక్షన్‌లను సవరించగలవు. నెట్‌వర్క్ యొక్క మొత్తం నిర్మాణాన్ని సవరించడం ద్వారా ఇది ఒక నిర్దిష్ట ఫంక్షన్‌ను నేర్చుకుంటుంది.

ఈ వ్యాసంలో వారు ఒక సంక్షిప్త మార్గంలో పనులను సూచించడానికి ఒక ఏజెంట్‌కు శిక్షణ ఇవ్వగల ఒక సాధారణ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను నిర్మించారు మరియు నవల పని యొక్క ఒక ప్రదర్శన (ఒక షాట్ అనుకరణ అభ్యాసం) తర్వాత ఈ జ్ఞానాన్ని కొత్త కనిపించని పనులకు (బదిలీ అభ్యాసం) బదిలీ చేయడం నేర్చుకుంటారు.

పనులు

ఖచ్చితమైన నిర్మాణ అమలులో తేడా ఉన్నప్పటికీ, సాధారణ విధానం యొక్క పనితీరును చూపించడానికి అవి రెండు పనులను ఉదాహరణలుగా తీసుకుంటాయి.

కణ చేరుకోవడం

మొదటి ఉదాహరణలో సిస్టమ్ విమానంలో రంగు లక్ష్య స్థానాల ఇన్‌పుట్‌లను మరియు పేర్కొన్న లక్ష్యానికి వెళ్లే అనుకరణ ఏజెంట్ యొక్క ఒకే వీడియో ప్రదర్శనను పొందుతుంది.

మూర్తి 2. రోబోట్ అనేది 2-డైమెన్షనల్ శక్తితో నియంత్రించబడే పాయింట్ మాస్. పనుల కుటుంబం లక్ష్య మైలురాయిని చేరుకోవడం. మైలురాయి యొక్క గుర్తింపు పని నుండి విధికి భిన్నంగా ఉంటుంది మరియు ప్రదర్శన ఆధారంగా ఏ లక్ష్యాన్ని కొనసాగించాలో మోడల్ గుర్తించాలి. (ఎడమ) రోబోట్ యొక్క ఉదాహరణ; (మధ్య) పని నారింజ పెట్టెను చేరుకోవడం, (కుడివైపు) ఆకుపచ్చ త్రిభుజానికి చేరుకోవడం.

శిక్షణ సమయంలో సిస్టమ్ ఒకే పనిని పునరుత్పత్తి చేయాలి (నారింజకు చేరుకోండి) కానీ మరొక కాన్ఫిగరేషన్ నుండి, రోబోట్ మరియు లక్ష్యాలకు వేర్వేరు ప్రారంభ స్థానాలతో. పరీక్షించేటప్పుడు ఏజెంట్ అతను శిక్షణ పొందిన పనిపై (నారింజ రంగుకు చేరుకుంటాడు) లేదా అతను ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడని పనిపై పరీక్షించాడా (ఉదాహరణకు ఆకుపచ్చ రంగును చేరుకోండి) లేదా రెండూ స్పష్టంగా లేవు.

శిక్షణ పొందిన విధానం కొత్త దృశ్యాలపై మదింపు చేయబడుతుంది మరియు శిక్షణ సమయంలో కనిపించని కొత్త ప్రదర్శన పథాలపై షరతులతో కూడి ఉంటుంది.

ఏజెంట్ ఒక ప్రత్యేకమైన ప్రదర్శన నుండి లక్ష్య లక్ష్యాన్ని to హించి, మరొక కాన్ఫిగరేషన్ నుండి ప్రారంభించాల్సి ఉంటుంది. పరీక్షకు ముందు ఖచ్చితమైన మోటారు క్రమాన్ని నేర్చుకోలేమని మరియు పని మరియు మోటారు ప్రణాళిక యొక్క సంగ్రహణ (ఉన్నత-స్థాయి నిర్మాణాత్మక ప్రాతినిధ్యం) ద్వారా er హించవలసి ఉంటుందని ఇది సూచిస్తుంది.

బ్లాక్ స్టాకింగ్

రెండవ ఉదాహరణలో, ఒకే అనుకరణ ప్రదర్శనలో చూపిన విధంగా అదే క్రమంలో క్యూబ్స్‌ను (వేర్వేరు రంగులతో గుర్తించడం) పేర్చడం ఏజెంట్ నేర్చుకోవాలి. ఈ అనుకరణ ప్రదర్శన 3 డి ఫిజిక్స్ ఇంజిన్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన 2 డి చిత్రాల శ్రేణి, దీనిలో రోబోట్ల మోటారు మరియు ఇంద్రియ ఉపకరణాల లక్షణాలు రూపొందించబడ్డాయి.

వన్-షాట్ విధానం. ఒకే విధానం అనేక పనులను పరిష్కరించడానికి శిక్షణ పొందింది. అగ్ర పని: {abc, def}, దిగువ పని: {ab, cd, ef}

రెండు ఉదాహరణలలో, ప్రదర్శనలో మరియు నిజమైన పరీక్షలో ఘనాల ప్రారంభ స్థానాలు భిన్నంగా ఉంటాయి, ప్రతి పని మరొక ప్రారంభ స్థానం నుండి ప్రారంభమవుతుంది. ప్రదర్శన యొక్క ప్రారంభ స్థానానికి సరిపోయేలా రోబోట్ క్యూబ్స్‌ను మార్చడానికి ప్రయత్నించదు, అది క్యూబ్‌ను అతను ప్రారంభించే రాష్ట్రానికి ఏమైనా పోగుచేసే ఉన్నత స్థాయి పనిని బదిలీ చేస్తుంది.

డొమైన్ రాండమైజేషన్ ఉపయోగించి శిక్షణ

రెండు సందర్భాల్లో, శిక్షణ సమయంలో ఉపయోగించిన అన్ని చిత్రాలు డొమైన్ రాండమైజేషన్ ఉపయోగించి అనుకరణ ద్వారా పొందబడతాయి, దీనిలో అవి నమూనాల క్రింది అంశాలను యాదృచ్ఛికం చేస్తాయి:

పట్టికలోని డిస్ట్రాక్టర్ వస్తువుల సంఖ్య మరియు ఆకారం పట్టికలోని అన్ని వస్తువుల స్థానం మరియు ఆకృతి పట్టిక, నేల, స్కైబాక్స్ మరియు రోబోట్ యొక్క అల్లికలు కెమెరా యొక్క స్థానం, ధోరణి మరియు వీక్షణ క్షేత్రం దృశ్యంలో లైట్ల సంఖ్య స్థానం, ధోరణి, మరియు లైట్ల యొక్క స్పెక్యులర్ లక్షణాలు చిత్రాలకు జోడించిన యాదృచ్ఛిక శబ్దం రకం మరియు మొత్తం

కణ చేరుకోవడానికి శిక్షణ సెట్

టాస్క్ ఫ్యామిలీల యొక్క కష్టతరమైన సమితిని మేము పరిశీలిస్తాము, ఇక్కడ మైలురాళ్ల సంఖ్య 2 నుండి 10 కి పెరుగుతుంది. ప్రతి టాస్క్ ఫ్యామిలీ కోసం, మేము శిక్షణ కోసం 10000 పథాలను సేకరిస్తాము, ఇక్కడ మైలురాళ్ల స్థానాలు మరియు పాయింట్ రోబోట్ యొక్క ప్రారంభ స్థానం యాదృచ్ఛికంగా ఉంటాయి. ప్రదర్శనలను సమర్థవంతంగా రూపొందించడానికి మేము హార్డ్-కోడెడ్ నిపుణుల విధానాన్ని ఉపయోగిస్తాము. పర్యావరణానికి వర్తించే ముందు కంప్యూటెడ్ చర్యలను కలవరపెట్టడం ద్వారా మేము పథాలకు శబ్దాన్ని జోడిస్తాము మరియు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ విధానానికి శిక్షణ ఇవ్వడానికి మేము సాధారణ ప్రవర్తనా క్లోనింగ్‌ను ఉపయోగిస్తాము

బ్లాక్ స్టాకింగ్ కోసం శిక్షణ సెట్ చేయబడింది

కాంక్రీటుగా, మేము 140 శిక్షణా పనులను మరియు 43 పరీక్షా పనులను సేకరిస్తాము, ఒక్కొక్కటి బ్లాకుల భిన్నమైన లేఅవుట్‌తో ఉంటాయి. ప్రతి పనిలోని బ్లాకుల సంఖ్య 2 మరియు 10 మధ్య మారవచ్చు. మేము శిక్షణ కోసం ఒక పనికి 1000 పథాలను సేకరిస్తాము మరియు మూల్యాంకనం కోసం ఉపయోగించాల్సిన ప్రత్యేక పథాలు మరియు ప్రారంభ ఆకృతీకరణలను నిర్వహిస్తాము. కణానికి చేరే పని మాదిరిగానే, మేము పథం సేకరణ ప్రక్రియలో శబ్దాన్ని ప్రవేశపెడతాము. హార్డ్-కోడెడ్ పాలసీని ఉపయోగించి పథాలు సేకరించబడతాయి.

హార్డ్-కోడెడ్ విధానాన్ని ఉపయోగించి విజయవంతమైన ప్రదర్శనలు సేకరించబడతాయి

నేర్చుకునేటప్పుడు సరైన పథాలు విధానపరమైన “హార్డ్-కోడెడ్” విధానం ద్వారా ఉత్పత్తి అవుతాయని గమనించండి, సిస్టమ్ గుర్తింపు మరియు నియంత్రణ యొక్క క్లాసిక్ పద్ధతులపై ఆధారపడుతుందని నేను నమ్ముతున్నాను. కాబట్టి శిక్షణ మరియు పరీక్ష సమయంలో ఏజెంట్‌కు రెండు ఇన్‌పుట్‌లు ఉన్నాయి: ఎ) కాన్ఫిగరేషన్‌లో ప్రదర్శన, మరియు బి) ప్రారంభ కాన్ఫిగరేషన్ బి. శిక్షణ సమయంలో మాత్రమే, అభ్యాస అల్గోరిథం కూడా ఆదర్శవంతమైన ప్రతిస్పందనకు ప్రాప్యతను కలిగి ఉంటుంది: కాన్ఫిగరేషన్ బి నుండి ప్రారంభమయ్యే పథం సమస్యకు సమాధానమిస్తుంది మరియు నేర్చుకునేటప్పుడు ఏజెంట్ యొక్క ప్రతిస్పందన పోల్చబడుతుంది - ఇది పర్యవేక్షించబడే అభ్యాస సమస్యగా మారుతుంది.

ప్రతి శిక్షణా పని కోసం మేము విజయవంతమైన ప్రదర్శనల సమితి లభ్యతను ume హిస్తాము.

ఇది స్పష్టంగా తెలియకపోతే, నేను తరువాతి విభాగంలో వివిధ రకాలైన అభ్యాస నమూనాల మధ్య తేడాలను అధిగమిస్తాను.

ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథం మరియు నష్టం ఫంక్షన్

పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం అనేది శిక్షణా నమూనాలను సూచిస్తుంది, దీనిలో ప్రతి నిర్ణయానికి నెట్‌వర్క్ అతను ఎంచుకున్న సరైన ఎంపికకు ప్రాప్యత కలిగి ఉంటుంది మరియు అందువల్ల లోపం యొక్క భావనకు. ఉదాహరణకు, కుక్కలు మరియు పిల్లుల మధ్య వర్గీకరణ పనిలో, శిక్షణ సమయంలో కుక్కలు మరియు పిల్లుల చిత్రాల లేబుల్ ముందుగానే తెలుస్తుంది మరియు లోపాలు వెంటనే గుర్తించబడతాయి. ఆ కోణంలో ఇది పర్యవేక్షించబడని అభ్యాసానికి భిన్నంగా ఉంటుంది, సాధారణంగా ఏజెంట్ అతను అందుకున్న ఇన్‌పుట్‌లలో ఇంతకుముందు తెలియని నిర్మాణాన్ని కనుగొనమని కోరతారు, మరియు పిల్లులు మరియు కుక్కల లేబుల్స్ లేకుండా వేర్వేరు వస్తువుల యొక్క రెండు సమూహాలు మాత్రమే ఉన్నాయని తెలుసుకోవాలి. డేటాలో ఉన్న సమాచారం. ఇది రీన్ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్‌కు భిన్నంగా ఉంటుంది, ఇది రియల్ టైమ్ సిస్టమ్‌కు వర్తిస్తుంది, దీనిలో లక్ష్యానికి దారితీసే ఖచ్చితమైన క్రమం తెలియదు కాని తుది “రివార్డ్” మాత్రమే క్రమం సరైనదా కాదా అని నిర్ణయిస్తుంది. అనుకరణ అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించడం ద్వారా వారు క్లాసిక్ ఉపబల అభ్యాస సమస్యను పర్యవేక్షించే అభ్యాస సమస్యగా మారుస్తారు, దీనిలో లోపం దూరం నుండి గమనించిన పథానికి లెక్కించబడుతుంది.

ఏదైనా పర్యవేక్షించబడిన శిక్షణ సెటప్ కోసం, నష్టం ఫంక్షన్ ద్వారా చేతిలో ఉన్న పని పూర్తిగా నిర్వచించబడుతుంది, ఇది ఉద్దేశించిన ప్రవర్తన నుండి ఏజెంట్ ఎంత దూరంలో ఉందో లెక్కించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఈ ఫంక్షన్‌ను నిర్వచించడం చాలా క్లిష్టమైన దశ, ఎందుకంటే ఇది ఆప్టిమైజేషన్ అల్గోరిథంలు మోడల్ యొక్క పారామితులను ఎలా నవీకరిస్తాయో నిర్ణయిస్తుంది. గణన సమయ వ్యవధిలో ఆ అల్గోరిథంలు ప్రాముఖ్యత కలిగివుంటాయి, మరియు తరచూ కొన్ని ట్వీకింగ్‌లు అవసరమవుతాయి. వాస్తవానికి చాలా ఎక్కువ పరిమాణంలో పనితీరును తగ్గించే పరిష్కారాలు పారామితి స్థలం యొక్క చాలా చిన్న షెల్‌లో ఉంటాయి, వాటి మధ్య చిన్న దూరం దూరం ఉంటుంది, మీరు ఆ చిన్న డొమైన్ నుండి దూరంగా వచ్చిన వెంటనే పరిష్కారాల మధ్య దూరం వేగంగా పెరుగుతుంది. చాలా అద్భుతమైన జెన్నిఫర్ చాయెస్ చేత చేయబడిన ఈ అంశంపై చాలా ఆసక్తికరమైన పని ఉంది, టాకింగ్ మెషీన్స్ యొక్క చివరి ఎపిసోడ్లో చాలా ఆసక్తికరమైన ఇంటర్వ్యూలో ఆమె ఈ విషయాన్ని బ్రష్ చేస్తుంది.

పాలసీ నెట్‌వర్క్‌ల శిక్షణ సమయంలో (మొత్తం నెట్‌వర్క్, ఏ చర్య తీసుకోవాలో ఇన్పుట్ నుండి నిర్ణయించగలదు) వారు మొదట విజయవంతమైన ప్రదర్శన పథాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తారు. ఈ భాగం కోసం వారు రెండు విధానాలను పోల్చి చూస్తారు, క్లాసిక్ బిహేవియరల్ క్లోనింగ్ (వారు ఉపయోగించిన అమలు గురించి ఖచ్చితంగా తెలియదు) మరియు DAGGER అల్గోరిథంలు. చర్యలు నిరంతరాయంగా లేదా వివిక్తంగా ఉన్నాయా (క్రమం లోని సంఘటనల పంపిణీల ఆధారంగా) ఆధారంగా ఎల్ 2 లేదా క్రాస్ ఎంట్రోపీ నష్టం ద్వారా నష్టం ఫంక్షన్ యొక్క పునరావృత కనిష్టీకరణకు ఇది అనుమతిస్తుంది. అన్ని ప్రయోగాలలో, వారు 0.001 అభ్యాస రేటుతో ఆప్టిమైజేషన్ చేయడానికి అడామాక్స్ అల్గోరిథంను ఉపయోగించారు.

దశ పరిమాణం చిన్నదిగా మొదలై ఘాటుగా క్షీణిస్తుంది.

అల్గోరిథం బదిలీని అనుమతించదు, ఇది మీరు మీ శిక్షణా సమితిని మరియు బదిలీని అనుమతించే మీ నష్ట ఫంక్షన్‌ను ఎలా నిర్మిస్తారు.

పనులలో రెండు రకాల బదిలీలు ఉన్నాయి. మొదటి రకాన్ని "రియాలిటీ గ్యాప్‌ను తగ్గించడం" అని పిలుస్తారు, ఇది సహజ ఉద్దీపనలపై పరీక్షించడానికి అనుకరణ ఇన్‌పుట్‌లపై శిక్షణ మధ్య బదిలీ చేయడానికి అనుమతించే అభ్యాసంలో సాధారణీకరణ. అనుకరణ డేటా తరచుగా వాస్తవ ప్రపంచం యొక్క దరిద్రమైన అంచనా, చాలా పరిపూర్ణమైనది, వాస్తవ వస్తువు యొక్క సంక్లిష్టత లోపించింది. వాస్తవ ప్రపంచంలో కెమెరా లోపభూయిష్టంగా మరియు ధ్వనించేదిగా ఉండవచ్చు, మోటారు నియంత్రణ తక్కువ ఖచ్చితమైనది, రంగులు మారుతుంది, అల్లికలు ధనికంగా ఉంటాయి. ఈ మొదటి బదిలీని అనుమతించడానికి వారు “డొమైన్ రాండమైజేషన్” అని సూచించే పద్ధతిని ఉపయోగిస్తారు. : ఇన్‌పుట్‌లకు శబ్దాన్ని జోడించడం ద్వారా నెట్‌వర్క్ సాధారణ సంబంధిత నిర్మాణాన్ని నేర్చుకోగలదు, అది వాస్తవ ప్రపంచానికి తగినట్లుగా సాధారణీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. వారు ఉదాహరణకు శిక్షణ ఉదాహరణల మధ్య కెమెరా కోణాన్ని మారుస్తారు, అల్లికలను మారుస్తారు లేదా పథాలు తక్కువ పరిపూర్ణంగా ఉంటాయి. శిక్షణ సమయంలో శబ్దాన్ని జోడించడం ద్వారా మేము దృ ness త్వాన్ని జోడిస్తాము.

ఇక్కడ పరీక్షించిన రెండవ బదిలీ, ఇంతకుముందు కనిపించని కాన్ఫిగరేషన్ మరియు లక్ష్యం యొక్క సంబంధిత మోటారు క్రమాన్ని ఉత్పత్తి చేసే సామర్ధ్యం, మరొక ప్రారంభ కాన్ఫిగరేషన్‌లో ప్రారంభమయ్యే ఒకే ప్రదర్శన ఆధారంగా, అదే విధమైన తుది లక్ష్యంతో. మేము ఇక్కడ శిక్షణా సమితిని ఎలా నిర్మిస్తాము మరియు నష్ట ఫంక్షన్‌ను ఎలా మోడల్ చేస్తాము అనే దాని ద్వారా ఇక్కడ బదిలీ సాధ్యమవుతుంది. ఒకే ప్రారంభ లక్ష్యాన్ని చేరుకోవడానికి అదే ప్రారంభ స్థితి నుండి ప్రారంభం కాని శిక్షణ సమయంలో ప్రదర్శనలను ప్రదర్శించడం ద్వారా, సంపూర్ణ స్థానాలను ఉపయోగించకుండా లక్ష్యం యొక్క ఉన్నత-స్థాయి ప్రాతినిధ్యాన్ని పొందుపరచడానికి మీరు నెట్‌వర్క్‌ను అనుమతిస్తుంది, అలాగే అధిక-ఆర్డర్ ప్రాతినిధ్యం సాధారణ అనుకరణ లేని మోటారు క్రమం. అమాయక ప్రారంభ నిర్మాణం నిర్మాణాన్ని సంబంధిత మార్గంలో సవరించడానికి శిక్షణను అనుమతిస్తుంది, మరియు ఈ శిక్షణ పొందిన నిర్మాణం తుది పనితీరును సూచిస్తుంది.

లక్ష్యాలు

బ్లాక్ స్టాకింగ్ ఉదాహరణ కోసం వారు తమ అభ్యాస ఏజెంట్‌ను కలవాలని కోరుకున్నారు.

విభిన్న సంఖ్యలో బ్లాక్‌లను కలిగి ఉన్న టాస్క్ ఉదంతాలకు వర్తింపచేయడం సులభం.
ఇది సహజంగా ఒకే పని యొక్క వివిధ ప్రస్తారణలకు సాధారణీకరించాలి. ఉదాహరణకు, టాస్క్ {dcba on పై విధానం బాగా పని చేయాలి, ఇది టాస్క్ {abcd on పై మాత్రమే శిక్షణ పొందినప్పటికీ.
ఇది వేరియబుల్ పొడవు యొక్క ప్రదర్శనలను కలిగి ఉండాలి.

ఈ పనికి వారు సమాధానం చెప్పాలనుకున్న అనేక ప్రశ్నలు ఉన్నాయి.

ప్రవర్తనా క్లోనింగ్‌తో శిక్షణ DAGGER తో ఎలా సరిపోతుంది, తగినంత డేటాను ఆఫ్‌లైన్‌లో సేకరించవచ్చు.
తుది కాన్ఫిగరేషన్ పనిని పూర్తిగా పేర్కొనడానికి తగినంత సమాచారం ఉన్నప్పటికీ, మొత్తం ప్రదర్శనలో కండిషనింగ్ తుది కావలసిన కాన్ఫిగరేషన్‌లోని కండిషనింగ్‌తో ఎలా సరిపోతుంది?
మొత్తం ప్రదర్శనలో కండిషనింగ్ పథం యొక్క “స్నాప్‌షాట్” పై కండిషనింగ్‌తో ఎలా సరిపోతుంది, ఇది చాలా సమాచారంతో కూడిన ఫ్రేమ్‌ల యొక్క చిన్న ఉపసమితి
మా ఫ్రేమ్‌వర్క్ శిక్షణ సమయంలో ఎప్పుడూ చూడని రకాల పనులను విజయవంతంగా సాధారణీకరించగలదా? (++)
పద్ధతి యొక్క ప్రస్తుత పరిమితులు ఏమిటి?

ఆర్కిటెక్చర్

పార్టికల్ రీచింగ్

ఈ మొదటి ఉదాహరణ కోసం వారు మూడు నిర్మాణాలను లాంగ్ షార్ట్ టర్మ్ మెమరీ (ఎల్‌ఎస్‌టిఎమ్) న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల ఆధారంగా పోల్చారు. ఆ నెట్‌వర్క్ యొక్క వివరణ జ్ఞాపకశక్తి మరియు శ్రద్ధ గురించి భవిష్యత్ పోస్ట్‌లో వెళుతుంది, ఇవి అభిజ్ఞా మరియు గణన శాస్త్రాలలో ఖచ్చితంగా మనోహరమైనవి. సారాంశంలో, ప్రతి కొత్త సమయములో నెట్‌వర్క్ యొక్క ఇన్‌పుట్‌లో భాగంగా మునుపటి నెట్‌వర్క్ అవుట్‌పుట్‌లను (సమయానికి) ఒక ఎల్‌ఎస్‌టిఎమ్ ఫీడ్ చేస్తుంది, గత రాష్ట్రాల సమాచారం ప్రస్తుతానికి తెలియజేయడానికి అనుమతిస్తుంది (అందుకే వాటి స్వల్పకాలిక మెమరీ నెట్‌వర్క్‌ల పేరు). సమయ శ్రేణి (అలెక్సా, సిరి మొదలైనవి) తో వ్యవహరించే అనేక అత్యాధునిక సాంకేతిక పరిజ్ఞానాల మూలంలో ఇవి ఉన్నాయి.

ఇక్కడ వారు ఆ మూడు నిర్దిష్ట షరతులను ఉపయోగిస్తున్నారు:

  1. సాదా LSTM: మోటారు చర్యను ఉత్పత్తి చేసే మల్టీలేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్‌కు ఆహారం ఇవ్వడానికి పథం మరియు ప్రస్తుత స్థితిని పొందుపరచడం నేర్చుకుంటుంది
  2. శ్రద్ధతో LSTM: పథం యొక్క మైలురాళ్లపై బరువును సూచిస్తుంది
  3. శ్రద్ధతో తుది స్థితి: మునుపటి నిర్మాణానికి సమానమైన మైలురాళ్లపై బరువును ఉత్పత్తి చేయడానికి తుది స్థితిని మాత్రమే శిక్షణలో ఉపయోగించడం

బ్లాక్ స్టాకింగ్

సూత్రప్రాయంగా, సాధారణ నాడీ నెట్‌వర్క్ ప్రదర్శన మరియు ప్రస్తుత పరిశీలన నుండి తగిన చర్యకు మ్యాపింగ్ నేర్చుకోగలిగినప్పటికీ, తగిన నిర్మాణాన్ని ఉపయోగించడం చాలా ముఖ్యం అని మేము కనుగొన్నాము. బ్లాక్ స్టాకింగ్ నేర్చుకోవటానికి మా నిర్మాణం ఈ కాగితం యొక్క ప్రధాన రచనలలో ఒకటి, మరియు భవిష్యత్తులో మరింత క్లిష్టమైన పనుల యొక్క వన్-షాట్ అనుకరణ అభ్యాసం కోసం ఏ నిర్మాణాలు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తాయో మేము నమ్ముతున్నాము.

శ్రద్ధ గుణకాలు

విధిని నేర్చుకోవడానికి ఉపయోగించే నెట్‌వర్క్‌ల నిర్మాణాన్ని వివరించడంలో వ్యాసం సాపేక్షంగా ఉన్నత స్థాయిలో ఉంది. వాస్తుశిల్పం యొక్క ముఖ్య అంశం వారి శ్రద్ధ మాడ్యూల్, కానీ ఈ విషయానికి ఒక నిర్దిష్ట పోస్ట్ అవసరమని నేను నమ్ముతున్నాను. నిరంతర శ్రద్ధ యొక్క అభిజ్ఞా విజ్ఞాన శాస్త్ర భావనకు సారూప్యత ద్వారా, స్థలం మరియు సమయం యొక్క వివిధ పరిధులలో ఉన్న సంబంధిత సమాచారాలను ఉంచడానికి మరియు దృష్టి పెట్టడానికి శ్రద్ధ మాడ్యూల్స్ ఉపయోగించబడతాయి. ఇది స్థిర పరిమాణ ఉత్పత్తిని ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది సమయం మరియు ప్రదేశంలో విస్తరించిన సమాచార కంటెంట్ యొక్క పొందుపరచడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. టోపోలాజీకి సారూప్యత ద్వారా, భవిష్యత్తులో పంపిణీ చేయబడిన ప్రాతినిధ్యాలను మేము ఎలా అర్థం చేసుకున్నామో గణితశాస్త్రం యొక్క ఒక విభాగం గొప్పగా తెలియజేస్తుందని నేను నమ్ముతున్నాను, ఒక శ్రద్ధ నెట్‌వర్క్ సమాచార, అదే వక్రత, విభిన్న ఆకారం యొక్క టోపోలాజికల్ ఐసోమార్ఫిజమ్‌ను చేస్తుంది. ఈ నెట్‌వర్క్ unexpected హించని లేదా అరుదైన సంఘటనలపై దృష్టి సారించగల సాలిసిటీ డిటెక్టర్ పాత్రను పోషించదని గమనించండి, ఇది న్యూరోసైన్స్‌లో శ్రద్ధ అనే భావనతో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది.

ఇక్కడ వారు రెండు రకాల శ్రద్ధ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగిస్తున్నారు: ఎ) మెమరీలో నిల్వ చేయబడిన కంటెంట్ (ప్రశ్న, సందర్భం మరియు మెమరీ వెక్టర్స్) పై బరువును ఉత్పత్తి చేసే తాత్కాలిక శ్రద్ధ నెట్‌వర్క్, మరియు బి) బ్లాక్‌కు సంబంధించి సమాచారాన్ని తిరిగి పొందగలిగే పొరుగువారి శ్రద్ధ నెట్‌వర్క్ ఏజెంట్ యొక్క ప్రస్తుత ప్రశ్నను బట్టి స్థానాలు.

సి: కాంటెక్స్ట్ వెక్టర్, m: మెమరీ వెక్టర్, q: క్వరీ వెక్టర్, వి: నేర్చుకున్న వెక్టర్ బరువుతో తాత్కాలిక శ్రద్ధ నెట్‌వర్క్. అవుట్పుట్ మెమరీ వెక్టర్ మాదిరిగానే ఉంటుంది. ఇది ఆ వెక్టార్ యొక్క సరళ కలయిక, ఇది సందర్భం మరియు ప్రశ్న వెక్టర్స్ ఆధారంగా అవుట్పుట్పై ఎక్కువ మెమరీ వెక్టర్ను ప్రభావితం చేస్తుంది.ఇక్కడ అదే ఆలోచన, ప్రాదేశిక సమాచారం మధ్య పోటీ శ్రద్ధ వ్యవస్థ ద్వారా డైనమిక్‌గా నిర్వహించబడుతుంది.

విధాన నెట్‌వర్క్

పూర్తి నెట్‌వర్క్ మూడు వేర్వేరు ఉప నెట్‌వర్క్‌లతో కూడి ఉంటుంది: ప్రదర్శన నెట్‌వర్క్, కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్ మరియు మానిప్యులేషన్ నెట్‌వర్క్.

ప్రదర్శన నెట్‌వర్క్ ఇన్‌పుట్‌గా ప్రదర్శన పథాన్ని అందుకుంటుంది మరియు విధానం ఉపయోగించటానికి ప్రదర్శన యొక్క పొందుపరచడాన్ని ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ ఎంబెడ్డింగ్ యొక్క పరిమాణం ప్రదర్శన యొక్క పొడవు మరియు పర్యావరణంలోని బ్లాకుల సంఖ్య యొక్క విధిగా సరళంగా పెరుగుతుంది.

ఇక్కడ చూపినట్లుగా, ప్రదర్శన నెట్‌వర్క్ విభిన్న సంక్లిష్టత మరియు పరిమాణాల ప్రదర్శనను సాధారణ ఆకృతిలో పొందుపరచగలదు, ఇది విధిని సూచించడానికి సందర్భ నెట్‌వర్క్ ద్వారా ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ స్థాయిలో ఇప్పటికే సాధారణీకరణ జరుగుతుంది, ప్రదర్శన ఎంబెడ్డింగ్ ప్రదర్శనల సమయంలో కనిపించే ఖచ్చితమైన పథం మరియు క్యూబ్ సంపూర్ణ స్థానాల గురించి సమాచారాన్ని వదిలివేయాలి.

కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్ యొక్క నిర్మాణాన్ని చూస్తే, చాలా ఉన్నత స్థాయి నుండి, ప్రదర్శన నెట్‌వర్క్‌తో ఇంటర్‌ఫేస్‌ను కేంద్ర తాత్కాలిక శ్రద్ధ మాడ్యూళ్ళకు ప్రదర్శించడం యొక్క ఎంబెడ్డింగ్‌కు ఆహారం ఇస్తుంది. మునుపటి చర్యలు (ఎల్‌ఎస్‌టిఎమ్) మరియు ప్రస్తుత స్థితి మోటారు నెట్‌వర్క్‌కు పంపిన గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్ ఎంబెడ్డింగ్‌ను ఉత్పత్తి చేయడానికి ప్రదర్శన ఎంబెడ్డింగ్‌తో సమానమైన ఇన్‌పుట్‌గా ఇవ్వబడతాయి.

నెట్‌వర్క్‌ల పనితీరు గురించి వారి వివరణ నా అభిప్రాయం ప్రకారం కాగితం యొక్క అతి ముఖ్యమైన భాగం:

కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్ ప్రస్తుత స్థితి యొక్క ఫంక్షన్‌గా ప్రశ్న వెక్టర్‌ను గణించడం ద్వారా ప్రారంభమవుతుంది, తరువాత ప్రదర్శన ఎంబెడ్డింగ్‌లోని వేర్వేరు సమయ దశలకు హాజరు కావడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. ఒకే దశలో వేర్వేరు బ్లాకులపై ఉన్న శ్రద్ధ బరువులు కలిసి ఉంటాయి, ఒక్కో దశకు ఒకే బరువును ఉత్పత్తి చేస్తాయి. ఈ తాత్కాలిక శ్రద్ధ యొక్క ఫలితం వెక్టర్, దీని పరిమాణం పర్యావరణంలోని బ్లాకుల సంఖ్యకు అనులోమానుపాతంలో ఉంటుంది. ప్రతి బ్లాక్ యొక్క ఎంబెడ్డింగ్స్ అంతటా సమాచారాన్ని ప్రచారం చేయడానికి మేము పొరుగువారి దృష్టిని వర్తింపజేస్తాము. ఈ ప్రక్రియ అనేకసార్లు పునరావృతమవుతుంది, ఇక్కడ ఎల్‌ఎస్‌టిఎమ్ సెల్‌ను ఉపయోగించని బరువుతో రాష్ట్రం అభివృద్ధి చెందుతుంది.
కార్యకలాపాల యొక్క మునుపటి క్రమం ఎంబెడ్డింగ్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, దీని పరిమాణం ప్రదర్శన యొక్క పొడవు నుండి స్వతంత్రంగా ఉంటుంది, కానీ ఇప్పటికీ బ్లాక్‌ల సంఖ్యపై ఆధారపడి ఉంటుంది. స్థిర-డైమెన్షనల్ వెక్టర్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి మేము ప్రామాణిక మృదువైన శ్రద్ధను వర్తింపజేస్తాము, ఇక్కడ మెమరీ కంటెంట్ ప్రతి బ్లాక్ యొక్క స్థానాలను మాత్రమే కలిగి ఉంటుంది, ఇది రోబోట్ యొక్క స్థితితో కలిసి, మానిప్యులేషన్ నెట్‌వర్క్‌కు పంపిన ఇన్‌పుట్‌ను రూపొందిస్తుంది.
అకారణంగా, వాతావరణంలో వస్తువుల సంఖ్య మారవచ్చు, మానిప్యులేషన్ ఆపరేషన్ యొక్క ప్రతి దశలో, సంబంధిత వస్తువుల సంఖ్య చిన్నది మరియు సాధారణంగా స్థిరంగా ఉంటుంది. ప్రత్యేకంగా బ్లాక్ స్టాకింగ్ వాతావరణం కోసం, రోబోట్ అది తీయటానికి ప్రయత్నిస్తున్న బ్లాక్ యొక్క స్థానం (సోర్స్ బ్లాక్) పై దృష్టి పెట్టాలి, అలాగే అది పైన ఉంచడానికి ప్రయత్నిస్తున్న బ్లాక్ యొక్క స్థానం ( లక్ష్య బ్లాక్). అందువల్ల, సరిగ్గా శిక్షణ పొందిన నెట్‌వర్క్ ప్రస్తుత స్థితిని ప్రదర్శనలో సంబంధిత దశతో సరిపోల్చడం నేర్చుకోవచ్చు మరియు వివిధ బ్లాక్‌లపై మృదువైన శ్రద్ధ బరువులుగా వ్యక్తీకరించబడిన మూలం మరియు లక్ష్య బ్లాక్‌ల యొక్క గుర్తింపులను er హించవచ్చు, వీటిని సంబంధిత స్థానాలను సేకరించేందుకు ఉపయోగిస్తారు మానిప్యులేషన్ నెట్‌వర్క్‌కు పంపబడుతుంది.

వారు వారి వివరణను పూర్తి చేసే విధానం నిపుణుల వ్యవస్థ విధానం నుండి అభ్యాస వ్యవస్థ విధానానికి AI పరిశోధన యొక్క ప్రస్తుత ప్రవాహానికి ఒక చక్కటి ఉదాహరణ, మరియు మెదడు క్రింద ఎలా ఉద్భవించిందనే దానిపై చర్చలో కూడా ఇది సూచన.

శిక్షణలో మేము ఈ వ్యాఖ్యానాన్ని అమలు చేయనప్పటికీ, నేర్చుకున్న విధానం అంతర్గతంగా ఎలా పనిచేస్తుందో ఈ వివరణకు మా ప్రయోగ విశ్లేషణ మద్దతు ఇస్తుంది.

ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో వారికి తెలియదు! వారు కొన్ని గణనలను చేయగలిగే నిర్మాణాన్ని నిర్మిస్తారు మరియు కొన్ని సమాచారాలను ఒక ప్రియోరి ఉపయోగకరంగా భావిస్తారు మరియు మొత్తం నిర్మాణం నేర్చుకుంటారని ఆశతో శిక్షణా సమితిని తినిపించండి! ఒక రకమైన ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ రీసెర్చ్ ood డూ పెరుగుతోంది, ఒక కళ, హ్యూరిస్టిక్ శోధనను సరైన దిశలో నడిపించే మార్గం. ఆ ఇంద్రజాలికులు ఇప్పుడు ఓపెన్‌ఐఐ కోసం పనిచేస్తున్నట్లు తెలుస్తోంది.

వారి మాటలలోనే, మానిప్యులేషన్ నెట్‌వర్క్ సరళమైన నిర్మాణం, సందర్భం ఎంబెడ్డింగ్ నుండి మల్టీ-లేయర్ పెర్సెప్ట్రాన్ వరకు, మోటారు చర్య ఉత్పత్తి అవుతుంది.

ఫలితాలు

ఫలితాలు తరచుగా నాకు తక్కువ ఆసక్తిని కలిగి ఉంటాయి, ముఖ్యంగా ఆ రకమైన అద్భుతమైన అద్భుతమైన సాంకేతిక పత్రాలకు. నేను వేగంగా వెళ్తాను, ఈ విధానం పనిచేస్తుందనేది, ఇది హార్డ్-కోడెడ్ నిపుణుల విధానాలకు సమానమైన ఖచ్చితత్వంతో పనిచేస్తుంది మరియు నిర్దిష్ట విధానపరమైన విధానానికి విరుద్ధంగా, గొప్ప పనుల శ్రేణికి సాధారణీకరించబడుతుంది.

పార్టికల్ రీచింగ్

బ్లాక్ స్టాకింగ్

ఈ ప్రయోగాలలో వారు వేర్వేరు పరిస్థితులను కూడా పరీక్షించారు. DAGGER ను ఉపయోగించి వారు ప్రదర్శించిన పథాన్ని తగ్గించడం ద్వారా మూడు వేర్వేరు ఇన్‌పుట్‌ల పరిస్థితిని పోల్చారు: పూర్తి పథాలు, పథం యొక్క స్నాప్‌షాట్ లేదా తుది స్థితిని మాత్రమే ఉపయోగించడం. వారు బిహేవియరల్ క్లోనింగ్ అల్గోరిథంను ప్రదర్శన యొక్క పూర్తి పథంతో పోల్చారు.

క్యూబ్ గుర్తింపుపై సాధారణీకరించే సిస్టమ్ సామర్థ్యానికి బలమైన సాక్ష్యం

చర్చా

ఈ గత నెలల్లో ఓపెన్‌ఐఐ చేసిన వేగవంతమైన పురోగతిని చదివినప్పుడు, వారి పని గురించి మాట్లాడటానికి మరియు వారి పనిని నేను నమ్ముతున్న దానిపై నా ఆలోచనలను పంచుకోవటానికి పెరుగుతున్న కోరికను నేను భావిస్తున్నాను, మరియు మొత్తం AI రంగం యొక్క పురోగతి, ఎలా ఉందో మన అవగాహనను తెలియజేయండి జీవ మెదళ్ళు పనిచేస్తాయి. ప్రత్యేకించి, మానవుల మధ్య పంచుకున్న అభిజ్ఞా విధులు ఒక పనిని ఎలా చేయాలో సహజంగా తెలిసిన భాగస్వామ్య నిర్మాణం వల్ల అంతగా ఉండవు, కానీ బదులుగా అదే వాతావరణానికి ఎదురయ్యే సాపేక్షంగా ఇలాంటి అమాయక నిర్మాణాల ఫలితం, ఇలాంటి పనులను నేర్చుకోండి. ఫంక్షన్ ఫంక్షన్ లేని నిర్మాణం యొక్క ఫలితం, ఇది ఒక నిర్దిష్ట పర్యావరణం కారణంగా ఒక నిర్దిష్ట పనిని మాత్రమే నేర్చుకోగలదు, ఎందుకంటే ఆ పనిని స్థానికంగా చేయగల సామర్థ్యం, ​​పర్యావరణానికి అనుగుణంగా కొన్ని పారామితులను సర్దుబాటు చేయడం.

టాస్క్‌లు వర్సెస్ కాన్ఫిగరేషన్‌లు: అకారణంగా ఏకపక్ష నిర్వచనం

వారు వేర్వేరు పనుల గురించి మాట్లాడటానికి ఎందుకు ఎంచుకున్నారో నాకు అర్థం కాలేదని నేను అంగీకరించాలి. బ్లాక్ స్టాకింగ్ ప్రయోగంలో ఒక పని ఒకదానికొకటి సాపేక్షంగా బ్లాకుల స్థానాన్ని సూచించే తీగలుగా నిర్వచించబడింది, సెట్‌లోని మూలకాల సంఖ్య స్టాక్‌ల సంఖ్యను మరియు అక్షరాల సంఖ్యను ఏర్పాటు చేయవలసిన బ్లాక్ సంఖ్యను నిర్వచిస్తుంది. . ఒక పని అప్పుడు స్టాక్ యొక్క సంపూర్ణ స్థానంతో సంబంధం లేకుండా స్టాక్లలో బ్లాకుల అమరిక.

కొన్ని బ్లాక్స్ పట్టికలో ఉండవచ్చు కాని పనిలో భాగం కాదు

సాపేక్ష స్థానం మరియు స్టాక్‌ల సంఖ్యను ప్రత్యేక పనికి ప్రమాణంగా నిర్వచించే వారి ఎంపిక ఏకపక్షంగా అనిపిస్తుంది. నిజమే, బ్లాకుల సంపూర్ణ ప్రారంభ స్థానాల ఆధారంగా వేర్వేరు పనుల గురించి మాట్లాడటం కూడా అర్ధమే (అవి కాన్ఫిగరేషన్ అని పిలుస్తారు). సమస్య యొక్క సాధారణ స్వభావం వారికి స్పష్టంగా కనబడుతుందని నేను నమ్ముతున్నాను, కాని స్పష్టత ప్రయోజనాల కోసం వారు వివరాల్లోకి వెళ్లకూడదని ఇష్టపడతారు. విధాన అభ్యాసాన్ని రెండు రకాల సాధారణీకరణలుగా రూపొందించడానికి ఇది మరింత అర్ధమే, తరువాత వారు చేసే విధానం:

సాధారణీకరణ బహుళ స్థాయిలలో మూల్యాంకనం చేయబడుతుందని గమనించండి: నేర్చుకున్న విధానం క్రొత్త కాన్ఫిగరేషన్‌లు మరియు ఇప్పటికే చూసిన పనుల యొక్క కొత్త ప్రదర్శనలకు సాధారణీకరించాల్సిన అవసరం ఉంది, కానీ క్రొత్త పనులకు సాధారణీకరించాల్సిన అవసరం ఉంది.

“స్టాక్ ఆర్డరింగ్స్” ద్వారా “టాస్క్‌లను” భర్తీ చేయండి. విధిని సరిగ్గా నేర్చుకోవడం అంటే, క్యూబ్స్ (కాన్ఫిగరేషన్) యొక్క స్థానాన్ని సంగ్రహించగల ఎంబెడ్డింగ్‌ను ఏజెంట్ నేర్చుకుంటాడు, కానీ వాటి గుర్తింపు (టాస్క్), స్టాక్‌ల సంఖ్య (టాస్క్) మరియు ప్రదర్శన యొక్క పథం (క్లుప్తంగా ప్రవేశపెట్టబడింది కోట్) సంబంధిత మోటారు ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేయడానికి.

ఆ సాధారణీకరణలు విరుద్ధంగా అనిపిస్తాయి, అదే నెట్‌వర్క్ క్యూబ్ యొక్క ప్రారంభ కాన్ఫిగరేషన్‌ను లేదా వాటి గుర్తింపును ఎలా సంగ్రహించగలదు మరియు మోటారు ప్రతిస్పందన కోసం వారి సంపూర్ణ స్థానాన్ని తిరిగి పొందగలదు?

ఇది నేర్చుకునేటప్పుడు వేర్వేరు సహకార సబ్‌నెట్‌వర్క్‌ల అవసరాన్ని వివరిస్తుంది, విభిన్న ఇన్‌పుట్‌లను స్వీకరిస్తుంది మరియు సందర్భోచిత నెట్‌వర్క్‌లో పని యొక్క నైరూప్య ప్రాతినిధ్యం అవరోహణ ఆదేశానికి ముందు క్యూబ్స్ సంపూర్ణ స్థానాల వంటి తక్కువ ఆర్డర్ సమాచారాన్ని అందిస్తుందని ఇది వివరిస్తుంది.

విధి మరియు కాన్ఫిగరేషన్ యొక్క ఈ వ్యత్యాసంపై వ్యాఖ్యానించడం వెర్రి అని మీరు అనుకోవచ్చు, కాని ఇది సారాంశం ప్రకారం వివిధ వస్తువులపై ఆట వద్ద సంగ్రహణ యొక్క అదే ప్రక్రియ అని అర్థం చేసుకోవాలి (మరియు ఇది క్రింది విభాగానికి తెరుస్తుంది).

మార్పు లేకుండా నేర్చుకోవడం లేదు

ట్రాన్స్ఫర్ లెర్నింగ్ అనేది ఇన్-సిలికో లేదా ఇన్-వివో అయినా జ్ఞానం యొక్క అత్యంత ఆకర్షణీయమైన భావన, ఇది AI పరిశోధకులు మరియు న్యూరో సైంటిస్టులకు చాలా హాట్ టాపిక్, మరియు ఇది నా పిహెచ్డి థీసిస్ యొక్క అంశం. యంత్ర అభ్యాసానికి ముందు అనేక రంగాలలో దగ్గరి సంబంధం ఉన్న అంశాలు అన్వేషించబడ్డాయి మరియు ఈ నైరూప్య మరియు ఎల్లప్పుడూ పాక్షికంగా నిర్వచించబడిన భావనకు చాలా పేర్లు ఉన్నాయి. తత్వవేత్తలు, మానవ శాస్త్రవేత్తలు మరియు సామాజిక శాస్త్రవేత్తలు దీనిని (పోస్ట్-) స్ట్రక్చరలిజం (క్లాడ్ లెవి-స్ట్రాస్, మిచెల్ ఫౌకాల్ట్) అని పిలుస్తారు, భాషా శాస్త్రవేత్త సింటాగ్మా మరియు నెస్టెడ్ ట్రీ స్ట్రక్చర్స్ (నోమ్ చోమ్స్కీ) గురించి మాట్లాడుతారు, గణిత శాస్త్రవేత్తలు హోమియోమార్ఫిజం లేదా మార్పుల గురించి మరియు విద్య గురించి ఆలోచిస్తారు. పరిశోధకులు లేదా న్యూరో సైంటిస్టులు దీనిని స్ట్రక్చరల్ లెర్నింగ్ అని పిలుస్తారు. ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం మరియు మెటా-లెర్నింగ్ వంటి యంత్ర అభ్యాస రంగంలో మీరు సంబంధిత భావనను చూడవచ్చు, ఇది రచయితను బట్టి బదిలీ అభ్యాసం లేదా బదిలీ అభ్యాసాన్ని నిర్వహించడానికి ఉపయోగించే అభ్యాస నమూనాను సూచిస్తుంది. డీప్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల గురించి మాట్లాడేటప్పుడు ఈ తేడాలు అస్పష్టంగా ఉంటాయి, సారాంశంలో ఒక న్యూరల్ నెట్ దాని నిర్మాణాన్ని (మెటా-లెర్నింగ్) సవరించడం ద్వారా ఒక నిర్దిష్ట సమస్యను (ప్రాతినిధ్య అభ్యాసం) పొందుపరచడం నేర్చుకుంటుంది, సాధారణంగా ధ్వనించే వాతావరణంలో ఇది బదిలీ అభ్యాసాన్ని సూచిస్తుంది.

AI పరిశోధకులు మరియు కాగ్నిటివ్ సైంటిస్ట్ తరచూ బదిలీ అభ్యాసానికి చాలా ఖచ్చితమైన నిర్వచనాన్ని కలిగి ఉంటారు, ఇది ఒక నిర్దిష్ట పనిలో పొందిన జ్ఞానాన్ని ఒక సాధారణ కూర్పు నిర్మాణాన్ని పంచుకునే మరొక పనిని నిర్వహించడానికి ఒక వ్యవస్థను అనుమతించే ప్రక్రియ (వ్యాసంలో వివరించినట్లు). కాగ్నిటివ్ సైన్స్ ఈ రెండు పనులు ఎలా విభిన్నంగా ఉన్నాయో దానిపై ఆధారపడి, సమీప మరియు దూర బదిలీ యొక్క ఈ భావనను కలిగి ఉంటుంది. కానీ మరింత నైరూప్య దృక్పథంలో, ధ్వనించే మరియు సంక్లిష్టమైన వాతావరణంలో, అన్ని అభ్యాసాలు బదిలీ అభ్యాసం యొక్క ఒక రూపం మరియు చాలా దగ్గర మరియు చాలా దూర బదిలీల మధ్య వ్యత్యాసం భాగస్వామ్య సమాచారం యొక్క విషయం మాత్రమే - మళ్ళీ ప్రకృతి యొక్క స్కేల్ విషయం కాదు.

నియంత్రిత వాతావరణంలో, రియాలిటీ యొక్క కఠినమైన కోడెడ్ వివేచనను నిర్మించడానికి ముందే ప్రయత్నాలు జరుగుతాయి, కాని వాస్తవానికి ఈ విచక్షణ అనేది బదిలీ అభ్యాసం ఏమి చేస్తుందో విధానపరంగా పునరుత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది వాస్తవానికి కనిపించే అనంతమైన రాష్ట్రాల సమూహాన్ని ఒక సాధారణ పరివేష్టిత నిర్మాణంలో ఏకం చేస్తుంది. సారాంశంలో, బదిలీ అభ్యాసం ప్రత్యక్షంగా లేదా పొడిగింపు ద్వారా ప్రపంచ నమూనాలను రూపొందించడానికి అభ్యాస ఏజెంట్లు మార్పులను ఉపయోగిస్తుంది. ఇది సారూప్యతలు, పునరావృత్తులు మరియు వైవిధ్యాలను ఉపయోగించే ఒక ప్రక్రియ, పెరుగుతున్న నైరూప్య మరియు స్వరపరచిన ప్రాతినిధ్యాన్ని ఏర్పరుస్తుంది, ఇది ఇన్పుట్ ద్వారా వ్యత్యాస వ్యవధిలో సమిష్టిలను నిర్మిస్తుంది. సాధారణ అర్థంలో ఇది సమాచార సమూహాలను తారుమారు చేసే ప్రాథమిక కార్యకలాపాలను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది, గణితంలో వలె ఇది యూనియన్ మరియు ఖండనలను అనుమతిస్తుంది. ఇది గుర్తింపులను అనుమతిస్తుంది, ఇది వస్తువులను వర్గీకరించే మన సామర్థ్యాన్ని వివరిస్తుంది. జోష్ టెనెంబామ్ నాతో నిజంగా మాట్లాడిన ఒక ఉదాహరణను ఇస్తాడు: మీరు గుర్రాన్ని మొదటిసారిగా గుర్తించమని రెండేళ్ల పిల్లవాడికి బోధిస్తున్నారని imagine హించుకోండి, మీరు అతనికి రెండు వేర్వేరు గుర్రాల చిత్రాన్ని చూపిస్తారు, ఆపై మీరు అతనికి మరొక గుర్రం చిత్రాన్ని చూపిస్తారు మరియు ఒక ఇంటి చిత్రం మరియు గుర్రం ఏది అని మీకు చెప్పమని అడగండి. పిల్లవాడు ఈ పనిని చాలా తేలికగా చేస్తాడు, కాని ఇది చాలా తక్కువ ఇన్‌పుట్‌లతో (వన్-షాట్ లెర్నింగ్) కంప్యూటర్ బాగా చేయలేని విషయం.

పిల్లవాడు ఎలా చేసాడు?

జంతువుల గుర్తింపు పిల్లలలో అధ్యయనం చేయబడింది మరియు వస్తువులను సంబంధిత భాగాలుగా, బొచ్చు యొక్క రంగు పరిధి, మెడ యొక్క పరిమాణం, మొత్తం ఆకారం మొదలైన వాటికి పునర్నిర్మించగల మన సామర్థ్యానికి సంబంధించినది. ఈ సామర్ధ్యం కూడా మీకు తలుపు తెరవడానికి అనుమతిస్తుంది ఇంతకు ముందెన్నడూ చూడని, మీరు ఏదైనా పరిస్థితికి (డొమైన్ సాధారణీకరణ) సాధారణీకరించే మోటారు క్రమాన్ని నేర్చుకున్నారు. ప్రపంచాన్ని సరళీకృతం చేసే వివరణాత్మక నమూనాలను రూపొందించడానికి మీరు ఉపయోగించేది కూడా, ఒక ప్రసిద్ధ స్విస్ గడియారంలో కోకిల ఆకస్మికంగా కనిపించడం ద్వారా మీరు మొదట్లో ఆశ్చర్యపోవచ్చు, కాని రెండవసారి కనిపించిన తర్వాత మీరు దాన్ని ఆశిస్తారు. అస్థిరతను కనుగొనడం అంటే నాడీ నెట్‌వర్క్ ఎలా నేర్చుకుంటుంది మరియు ఆ నమూనాలు తెలియకుండానే నిర్మించబడతాయి. గణితం మరియు సంఖ్యల గురించి వినడానికి ముందే భౌతికశాస్త్రం గురించి మనం అకారణంగా ఎలా నేర్చుకుంటాం అనేది ఒక ఉదాహరణ.

మైక్రోగ్రావిటీలో జన్మించిన పిల్లవాడు భూమి యొక్క గురుత్వాకర్షణకు ఎంత వేగంగా అనుగుణంగా ఉంటాడో మరియు వస్తువులు పడిపోయినప్పుడు నేలమీద పడతాయని అకారణంగా నేర్చుకుంటారా?

శిశువులు మరియు చాలా జంతువులు తెలియకుండానే వారి నమూనాను సవరించుకుంటాయని మేము hyp హించవచ్చు, మీరు కుక్క యొక్క పాదాలకు సాక్స్ వేసినప్పుడు మరియు క్రొత్త సమాచారానికి అనుగుణంగా కొంత సమయం పడుతుంది.

కానీ ఒక చిన్న పిల్లవాడికి ఉత్సుకత నుండి, భాష, చిహ్నాలు మరియు నమ్మకాల ద్వారా స్పృహతో కూడిన విచారణ మరియు అతని సహజమైన నమూనా యొక్క పునర్విమర్శ జరుగుతుంది. మన నమూనాలను స్పృహతో ప్రశ్నించడానికి మరియు మార్చడానికి మన సామర్థ్యం మనోహరమైనది, మరియు ఒక ప్రక్క ప్రక్కగా, మానవులు ఈ ప్రక్రియను మాటలతో మాట్లాడగల ఏకైక జాతి కావచ్చు, కాని ఇతర జాతులు ఇలాంటి చేతన పునర్విమర్శలను చేయవచ్చు.

అస్థిరత అనేది సమయం యొక్క విధిగా ఉన్న ఆస్తి, ప్రతిదీ ఎల్లప్పుడూ క్రొత్తది మరియు ఏ విధంగానూ able హించలేము, ప్రతిదీ ఎల్లప్పుడూ క్రొత్తది మరియు అనూహ్యమైనది అని ఈ ప్రత్యేకమైన మార్పుగా మిగిలిపోతుంది. అస్థిరత లేని ప్రపంచాన్ని imagine హించటం అసాధ్యం, ఎందుకంటే సూచించడానికి ప్రపంచం ఉండదు, అస్థిరత లేకుండా జీవితం అసాధ్యం మరియు మన మెదళ్ళు పనికిరానివి. జీవితం అనేది events హించదగిన సంఘటనలు, కారణాలు మరియు ప్రభావాల పునరావృతం, జీవిలోకి శక్తిని చక్రీయంగా తిరిగి ప్రవేశపెట్టడం ద్వారా మాత్రమే పనిచేసే యంత్రం. మరియు అవసరమైన చక్రాల ఉపయోగాన్ని మెరుగుపరచడానికి లైఫ్ యొక్క అన్వేషణలో, మన మెదడు అంతిమ సాధనం. ఇది ప్రిడిక్షన్ మెషీన్, పునరావృతతను డైనమిక్‌గా కనుగొని, ప్రపంచంతో బాగా ఇంటరాక్ట్ అవ్వడానికి ఉపయోగించే ఒక అవయవ అవయవం.

జీవితం ఎంచుకున్న ఈ పద్ధతి నిర్మాణంలో స్వల్ప మార్పులకు చాలా బలంగా ఉంటుంది. ప్రపంచం అదే, పర్యావరణం యొక్క గణాంక లక్షణాలు, కానీ అది ఎదుర్కొనే నాడీ నిర్మాణం చికిత్సకు పరిణామం చెందిన సంబంధిత సమాచారాన్ని పొందుపరచగలిగినంత కాలం మారవచ్చు. మన మెదళ్ళు వ్యక్తికి వ్యక్తికి, ప్రాధమిక కోర్టిసెస్‌కు ఎందుకు భిన్నంగా ఉంటాయో మరియు ఇంకా అదే విధులను పంచుకుంటాయని ఇది వివరిస్తుంది.

నాడీ వ్యవస్థలు అనుకూలమైనవి, వాటికి సంబంధిత మార్గాల్లో ప్రవర్తనను మార్చడానికి పరిణామం మరియు నెమ్మదిగా జన్యు ఉత్పరివర్తనలు అవసరం లేదు. సి. ఎలిగాన్స్‌లో కనిపించే ఒక సాధారణ నాడీ వ్యవస్థ సహజమైన అంతర్గత సమన్వయకర్తగా మరియు బాహ్య సెన్సార్‌గా పనిచేస్తుంది: ఆహారాన్ని గ్రహించి దాని వైపు కదలండి, నొప్పి నుండి పారిపోండి, పునరుత్పత్తి చేయండి. ఆ సరళమైన వ్యవస్థలు మొదట్లో దృ g మైనవి మరియు సాధ్యమైన రాష్ట్రాల యొక్క చిన్న సమూహంలో (ఎడమవైపు ఆహారం, క్రింద వేడి మొదలైనవి) విడదీయడానికి మా అత్యంత ధ్వనించే ప్రపంచాన్ని తీవ్ర అంచనా వేస్తాయి. మా మోటారు మరియు ఇంద్రియ సామర్ధ్యాలు మన నాడీ వ్యవస్థ అంచనా సామర్థ్యాలతో కలిసి అభివృద్ధి చెందాయి. మా సెన్సార్లు మరింత ఖచ్చితమైనవి కావడంతో, నాడీ వ్యవస్థ నెమ్మదిగా సమాచారాన్ని నిల్వ చేయడానికి మరియు అనుభవం నుండి నేర్చుకోవడానికి దాని నిర్మాణాన్ని సవరించగలిగింది. ప్రారంభంలో ఇది వాసనలు లేదా తేలికపాటి నమూనాలు వంటి కొన్ని రకాల ఇన్పుట్లను గుర్తించడం నేర్చుకోగలిగింది మరియు దాని పెరుగుతున్న సంక్లిష్టమైన మోటారు వ్యవస్థను నియంత్రించడానికి ట్రయల్ మరియు ఎర్రర్ ద్వారా కూడా నేర్చుకోగలిగింది. ప్రపంచం చాలా క్లిష్టంగా ఉందని గమనించండి, మన మెదడు సహజంగా ఒక విధానపరమైన విధానం కంటే అభ్యాస నమూనా వైపు ఉద్భవించింది. గణనపరంగా ఇది ఖచ్చితమైన అర్ధాన్ని ఇస్తుంది, గో యొక్క సరళమైన ఆట విశ్వంలోని అణువుల సంఖ్య (10⁸⁰) కంటే చాలా పెద్దది (2.10¹⁷⁰), మరియు జీవులు మరింత క్లిష్టంగా మారడంతో సాధ్యమైనంతవరకు హార్డ్-కోడ్ ఉజ్జాయింపులకు ప్రయత్నిస్తుంది కాంబినేటోరియల్ పేలుడు కారణంగా ఇది వేగంగా ఉండగలదని పేర్కొంది.

కొంతమంది మన మెదడు అది అభివృద్ధి చెందబోయే స్థలాన్ని సహజంగా సూచించే విధంగా నిర్మించబడిందని నమ్ముతారు, DNA లో ఎక్కడో ఒక ముఖం ఉన్నదానికి ఒక జన్యువు ఉంది, లేదా ధ్వని తరంగాల యొక్క తాత్కాలిక సంస్థ పైకి పదాలు. ఈ సహజ జ్ఞానం ఎక్కడో పుట్టినప్పుడు ఎన్కోడ్ చేయబడిందని వారు నమ్ముతారు. నేను హైస్కూల్లో ఉన్నప్పుడు నా తత్వశాస్త్ర గురువు వలె ఇతరులు నమ్ముతారు, ఆ ఉనికి సారాంశానికి ముందే ఉంటుంది మరియు జీవి మరియు ప్రపంచం యొక్క ఎన్‌కౌంటర్ ద్వారా మన మెదడు పూర్తిగా మరియు పూర్తిగా నిర్వచించబడుతుంది. వాస్తవికత చాలా క్లిష్టంగా ఉంటుంది మరియు ఇప్పటివరకు అధ్యయనం చేయబడిన చాలా టెలెన్సెఫాలిక్ వ్యవస్థల కోసం, మెదడు అది చేసే పనితీరును అంతర్గతంగా ఎన్కోడ్ చేయదు కాని దాని ఇన్పుట్లలోని సమాచారాన్ని బట్టి నేర్చుకుంటుంది. సంబంధిత సమాచారంలో ఇన్పుట్ చాలా తక్కువగా ఉంటే, ఆ నిర్మాణంలో నేర్చుకునే సామర్థ్యం గడువు తేదీని కలిగి ఉండవచ్చు (ఉదా. అంబ్లియోపియా). సహజమైన నిర్మాణం తుది పనితీరును ఎన్కోడ్ చేయకపోతే, మెదడుకు ఒక నిర్దిష్ట నిర్మాణం ఉంటుంది. ఈ నిర్మాణం వ్యక్తుల అంతటా సంరక్షించబడుతుంది మరియు ఒకే జాతికి చెందిన వ్యక్తులు సాధారణ విధులు మరియు డ్రైవ్‌లను పంచుకుంటారు. DNA ఒక నిర్దిష్ట నిర్మాణాన్ని స్థలంలో ఏర్పాటు చేస్తుంది, ఒక నిర్మాణం వారి తుది పనితీరును అంతర్గతంగా నిర్వహించలేకపోతుంది, కానీ వ్యక్తిగత అనుభవం ఆధారంగా నిర్దిష్ట పనుల సంక్లిష్టతను నేర్చుకోగల నిర్మాణం. పరిణామం అత్యంత ప్రభావవంతమైన రక్త-మెదడు అవరోధం యొక్క మెదడును శరీరంలోని మిగిలిన భాగాలతో పాటు మెనింజెస్ మరియు బయటి ప్రపంచం నుండి రక్షించే గట్టి ఎముక షెల్ నుండి బయటపడటంలో ఆశ్చర్యం లేదు, ఎందుకంటే ఇతర అవయవాల మాదిరిగా కాకుండా నిర్మాణం జన్యువులో ఎన్కోడ్ చేయబడింది, శిక్షణ పొందిన మెదడు యొక్క నిర్మాణం అంతర్గతంగా నిల్వ చేయబడిన నమూనా నుండి పునరుత్పత్తి చేయబడదు. మనోహరమైన విషయం ఏమిటంటే, పెరుగుతున్న సంక్లిష్టమైన లోతైన నెట్‌వర్క్‌ల అభివృద్ధి ద్వారా సారూప్యత ద్వారా ఉత్పన్నమయ్యే అదే అభ్యాస విధానాలను మనం చూస్తాము.

కూర్పు నిర్మాణాలు చూడటం కష్టం కాని ప్రతిచోటా

సైడ్‌నోట్‌గా రచయితలు తమ లక్ష్యాన్ని చేరుకోవడంలో మొదటి పని కూర్పు నిర్మాణాన్ని కలిగి ఉన్నారని గుర్తించకపోవడం వింతగా ఉంది.

కణాలను చేరే పనులు సరళమైన దృష్టాంతంలో సాధారణీకరణలోని సవాళ్లను చక్కగా ప్రదర్శిస్తాయి. ఏదేమైనా, పనులు కూర్పు నిర్మాణాన్ని పంచుకోవు, కొత్త పనులకు సాధారణీకరణ యొక్క మూల్యాంకనం సవాలుగా చేస్తుంది.

ఈ నిర్మాణం వాస్తవానికి బ్లాక్ స్టాకింగ్ కంటే తక్కువ స్థాయి అయినప్పటికీ, మరియు ప్రయోగాత్మక తారుమారుకి సులువుగా అందుబాటులో లేనప్పటికీ, ఈ పని వాస్తవానికి భాగస్వామ్య నిర్మాణంతో కూడి ఉంటుంది. ప్రపంచాన్ని ఒక విమానానికి అంచనా వేయడం, ఒక కూర్పు నిర్మాణం ఏమిటంటే, క్యూబ్ ఐడెంటిటీ (రంగు) అనువాదంతో భద్రపరచబడుతుంది మరియు బ్లాక్ A- లేదా యాదృచ్ఛిక ప్రారంభ స్థానం నుండి- స్థానం వద్ద (Xa1, Ya1) B ని స్థానం వద్ద నిరోధించడానికి (Xb1, Yb2) ) స్థానం A వద్ద (Xa2, Ya2) బ్లాక్ A నుండి స్థానం (Xb2, Yb2) వద్ద B ని నిరోధించడం కంటే అదే అధిక ఆర్డర్ కూర్పు నిర్మాణంలో భాగం.

నెట్‌వర్క్‌ల మధ్య ఇంటర్‌ఫేస్‌లు

వివిధ స్థాయిల సంగ్రహణలో ఇన్‌పుట్‌లకు చికిత్స చేయగల న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ఇంటర్‌ఫేస్‌లకు ఇంటర్‌ఫేస్‌లు అవసరం, డొమైన్ కనుగొనటానికి చాలా మిగిలి ఉందని నేను నమ్ముతున్నాను. ఆ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు అనేక స్వభావం కలిగి ఉంటాయి. ఉదాహరణకి అవి రెండు నెట్‌వర్క్‌ల మధ్య ఒక సాధారణ భాషగా చూడవచ్చు, వ్యాసంలో చూపిన విధంగా, శ్రద్ధగల వ్యవస్థ (ప్రదర్శన నెట్‌వర్క్) తో సాయుధమయ్యే దిగువ స్థాయి నెట్‌వర్క్ మరొక నెట్‌వర్క్ (కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్) ఉపయోగించగల ప్రాతినిధ్యంలో ప్రదర్శనను అనువదించగలదు. ప్రదర్శన యొక్క పొడవు లేదా ప్రారంభ కాన్ఫిగరేషన్ ఏమైనప్పటికీ చర్యను డైరెక్ట్ చేయడానికి.

ఈ భాష యొక్క ఉపరితలం ఇక్కడ ఒక విమానం, పరిమాణంలో స్థిరంగా ఉంది, అయితే నెట్‌వర్క్ మధ్య సమాచార మార్పిడిని మెరుగుపరిచే మార్పులను imagine హించవచ్చు. ఉదాహరణకు, నేర్చుకునేటప్పుడు నెట్‌వర్క్‌లు సంకర్షణ చెందుతున్నప్పుడు ఉపరితల పరిమాణం డైనమిక్‌గా పెరగడానికి లేదా కుదించడానికి సెట్ చేయవచ్చు, అందువల్ల భాష సంక్లిష్టతను కుదించడం లేదా విస్తరించడం. ఉదాహరణకు ఫీడ్‌బ్యాక్ ద్వారా మేము మరింత డైనమిక్ పరస్పర చర్యలను imagine హించగలము. రెండవ నెట్‌వర్క్ యొక్క ఇన్పుట్ మరియు అవుట్పుట్ ఆధారంగా మొదటి నెట్‌వర్క్ యొక్క ఇన్‌పుట్‌ను మాడ్యులేట్ చేయడానికి నేర్చుకునే సమాంతర నెట్‌వర్క్‌గా ఉన్న నెట్‌వర్క్‌ల మధ్య సంభాషణను సున్నితంగా నేర్చుకునే ఫెసిలిటేటర్ నెట్‌వర్క్‌ల ఉనికిని మేము imagine హించగలము. టానిక్ (నెమ్మదిగా మారుతున్న) బహుళ ప్రత్యేకమైన నెట్‌వర్క్‌లకు ప్రవహించే సంక్లిష్ట సందర్భ నెట్‌వర్క్‌లను మనం imagine హించగలం… భవిష్యత్తులో పరిశోధన యొక్క మనోహరమైన ప్రాంతం!

వైఫల్యాల కేసులు కొత్త మాడ్యూళ్ళకు సాధ్యమయ్యే పాత్రలను సూచిస్తాయి

మోటారు తప్పిదాల వల్ల లోపాలు తరచుగా జరుగుతాయని, మరియు పని యొక్క సంక్లిష్టతతో తప్పుల సంఖ్య పెరుగుతుందని గమనించాలి.

లక్ష్యాల సంఖ్యను పెంచడం ద్వారా మాత్రమే మోటార్ పనితీరు క్షీణించకూడదు, పునరుత్పత్తి నెట్‌వర్క్ మోటారు నెట్‌వర్క్‌తో మాట్లాడటం నేర్చుకునే విధానం చాలా వియుక్తంగా ఉందని ఇది ఒక బలమైన సాక్ష్యం. కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్ మరియు మోటారు నెట్‌వర్క్ మధ్య ఇంటర్‌ఫేస్ సాపేక్షంగా కాంక్రీటుగా ఉందని వారి పరీక్ష చూపిస్తుంది కాబట్టి ఇది వింతగా ఉంది (రోబోట్ యొక్క స్థానం, లక్ష్యం యొక్క స్థానం).

ఇది మాడ్యులర్ ఆర్కిటెక్చర్ కాబట్టి, వేర్వేరు నష్ట ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం లేదా పని యొక్క ప్రతి నిర్దిష్ట అంశాన్ని సూచించే మాడ్యులర్ లాస్ ఫంక్షన్లను ఉపయోగించడం సాధ్యమయ్యే పరిష్కారం. ప్రదర్శనను భీమా చేయడానికి మెదడు పూర్వ మోటారు ప్రాంతాలకు సమానమైన సహాయం కూడా ఇస్తుంది మరియు మోటారు ఆదేశాన్ని క్షీణించకుండా కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్ నైరూప్యంగా ఉంటుంది. ఉత్తమ మోటారు ఆదేశాన్ని ఎంచుకోవడానికి, లక్ష్యం (నైరూప్య నెట్‌వర్క్‌ల నుండి) మరియు ఇంద్రియ ఇన్‌పుట్‌ల ఆధారంగా వస్తువులను బాగా స్థానికీకరించడానికి ప్రీమోటర్ ప్రాంతాలు అవసరం. కాంటెక్స్ట్ నెట్‌వర్క్ రెండూ ప్రదర్శనను ఉన్నత స్థాయి ఎంబెడ్డింగ్‌కు బదిలీ చేయడానికి మరియు ప్రస్తుత సందర్భంలో ఒకే సమయంలో మోటార్ చర్యను సిద్ధం చేయడానికి ప్రయత్నిస్తున్నట్లు కనిపిస్తోంది. మోటారు వ్యవస్థతో లక్ష్య ఆధారిత మరియు అనుకూల పద్ధతిలో కమ్యూనికేట్ చేయడం నేర్చుకోవడం ప్రీ-మోటర్ నెట్‌వర్క్ యొక్క పాత్ర, మోటారు అభ్యాసం మరియు వేగవంతమైన అనుసరణ కోసం ప్రీమోటర్ మరియు సెరెబెల్లమ్ యొక్క రెండు విధులను మిళితం చేస్తుంది.

ఒక ఆసక్తికరమైన సిద్ధాంతం ఉంది, మొరావేక్ యొక్క పారడాక్స్, ఇది గణనపరంగా పన్ను విధించే ఉన్నత స్థాయి జ్ఞానం కాదని అంచనా వేస్తుంది, అయితే ఇంద్రియ ఇన్పుట్లు మరియు మోటారు సిస్టమ్స్ అవుట్‌పుట్‌ల చికిత్స. మోటారు చర్యను అనుకూలంగా నియంత్రించడానికి మా సెరెబెల్లంలో (మన మెదడులోని మిగతా వాటి కంటే ఎక్కువ) ఉన్న న్యూరాన్లు పెద్ద మొత్తంలో ఉండటానికి ఇది కారణం కావచ్చు. ఈ పారడాక్స్ ఒక సమయంలో (80 లలో) రూపొందించబడింది, అనియంత్రిత ధ్వనించే వాతావరణంలో సంక్లిష్టమైన పనిని చేయటానికి మన స్వంత జ్ఞానాన్ని ఒక యంత్రంలో పొందుపరచగలమని మేము ఇప్పటికీ విశ్వసించాము. వాస్తవానికి ఈ పారడాక్స్ అర్ధమేమిటంటే, యంత్రం ఏదో ఒకవిధంగా వివేచన లేని రాష్ట్రాలలో ప్రపంచానికి ప్రాతినిధ్యం వహించగలిగితే, దానిపై ఉన్నత స్థాయి పనితీరును నిర్మించడం సులభం అవుతుంది. కానీ రెండూ చాలా పన్ను విధించాయని నేను నమ్ముతున్నాను, మరియు నెట్‌వర్క్‌ల మధ్య ఇంటర్‌ఫేస్‌లో ఉపయోగించే అంతర్గత ప్రాతినిధ్యం మన స్వంత చేతన ప్రాతినిధ్యాలను పోలి ఉండే దేనికైనా దూరంగా ఉంటుంది.

ముగింపు

సమస్య యొక్క నిర్దిష్ట చికిత్సకు బాధ్యత వహించే ప్రతి ఒక్కటి వేర్వేరు న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లను కలపడం ద్వారా, అంతర్గతంగా సాధారణీకరణ అవసరమయ్యే ఒక పనిని సృష్టించడం ద్వారా మరియు డొమైన్ రాండమైజేషన్ ద్వారా తగిన అభ్యాస వాతావరణాన్ని నిర్మించడం ద్వారా, జ్ఞాపకశక్తికి ప్రాప్యత కలిగిన నాడీ నెట్‌వర్క్ మరియు ఒక శ్రద్ధ వ్యవస్థ సాధారణ పునరుత్పత్తికి మించి సాధారణీకరించడానికి నేర్చుకోవచ్చు. సమాచారంపై దృశ్య ప్రవాహంలో ఒక్కసారి మాత్రమే ప్రదర్శించబడిన అధిక ఆర్డర్ లక్ష్యాన్ని కనుగొనడం నేర్చుకోవచ్చు మరియు వేరే సందర్భంలో ఆ లక్ష్యాన్ని పునరుత్పత్తి చేయగల తగిన చర్యలను తిరిగి పొందడానికి సాధారణ స్థలంలో గణనను చేస్తుంది.

భవిష్యత్తులో, సంక్లిష్ట పనులను సాధారణీకరించడం నేర్చుకోగలిగే అణు బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లపై నిర్మించిన నిర్మాణాల సంక్లిష్టతను మనం చూస్తాము, కాని ముఖ్యంగా కొత్త వాతావరణాలలో, ఇన్‌పుట్‌ల ప్రిప్రాసెసింగ్ లేదా హార్డ్ కోడెడ్ పద్ధతులపై తక్కువ ఆధారపడటం లేదా మెమరీ నిల్వ. మెమరీ నిల్వ మెమరీ నెట్‌వర్క్‌లో పంపిణీ చేయబడిన ప్రాతినిధ్యాల ద్వారా భర్తీ చేయబడుతుంది, నిజ సమయ శ్రద్ధగల నెట్‌వర్క్‌లలో చక్రీయ కార్యకలాపాల ద్వారా శ్రద్ధగల వ్యవస్థలు భర్తీ చేయబడతాయి. మూర్తీభవించిన వ్యవస్థలో పంపిణీ చేయబడిన కంప్యూటింగ్‌పై మన పెరిగిన ఆధారపడటానికి బలమైన సీరియల్ టెక్నాలజీని (ట్యూరింగ్ మెషీన్లు) ఎలా స్వీకరించగలుగుతాము అనే ప్రశ్న మిగిలి ఉంది.