novigrad
1.0.0
สำหรับรางวัล ARC ฉันเปลี่ยนเป็น Pytorch Novigrad เป็นประสบการณ์การเรียนรู้ที่น่าสนใจ
สัตว์สามารถทำการฝึกอบรมและอนุมานได้ทุกวันของการดำรงอยู่จนถึงวันแห่งความตาย การส่งต่อเป็นสิ่งที่คุณต้องการ
โดยปกติแล้วเครือข่ายประสาทเช่น LLMS ใช้อัลกอริทึมไปข้างหน้ากลับระหว่างการฝึกอบรมและผ่านไปข้างหน้าในระหว่างการอนุมาน ใน AI LLMs ทำการฝึกอบรมครั้งเดียวด้วยข้อมูลจำนวนมาก LLMs จดจำสิ่งที่พวกเขาเห็นในระหว่างการฝึกอบรม
เมื่อทำสิ่งนี้เสร็จแล้วพวกเขาจะถือว่าพร้อมสำหรับการอนุมาน
ณ จุดนี้เมื่อพวกเขาพร้อมสำหรับการอนุมานในการผลิตพวกเขาไม่ได้เรียนรู้อีกต่อไป พวกเขาดูเหมือนว่าพวกเขาจำความทรงจำจากอดีต แต่นั่นเป็นเพราะพวกเขาได้รับบริบทของอดีตในวิธีที่ไม่ก้าวร้าวอัตโนมัติ แต่พวกเขาไม่ได้เรียนรู้ในระหว่างการอนุมาน
เครื่องประสาทที่แท้จริงควรทำการฝึกอบรมและทำการอนุมานเสมอ ไม่มีความแตกต่างระหว่างกิจกรรมเหล่านั้น ทั้งการฝึกอบรมและการอนุมานเกี่ยวกับการจำลองอนาคต
ในปี 2022 ศาสตราจารย์เจฟฟรีย์ฮินตันคิดค้นอัลกอริทึมไปข้างหน้า ในอัลกอริทึมไปข้างหน้าไม่มีการส่งต่อ แต่มันไม่ได้ประหยัดเวลา
ผลงานของศาสตราจารย์เจฟฟรีย์ฮินตันเป็นจุดเริ่มต้นของโนวิกราด
Novigrad เป็นระบบที่รวบรวมโมเดลเครือข่ายประสาท (อธิบายไว้ในแง่ของ ONNX Forward Operators) เป็นคำแนะนำของระบบประสาท (อธิบายไว้ในแง่ของตัวดำเนินการไปข้างหน้า) เครื่องประสาทเป็นเพียงกระแสของคำแนะนำเกี่ยวกับระบบประสาทเช่นโปรแกรม AMD64 เป็นกระแสของคำแนะนำ AMD64
ด้วย Novigrad ("New Town") การส่งต่อเป็นสิ่งที่คุณต้องการสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน
ไม่มีการย้อนหลัง การส่งต่อเป็นสิ่งที่คุณต้องการ เพื่อให้บรรลุเป้าหมายเครื่องจักรคอมพิวเตอร์ที่จำเป็นในการคำนวณการไล่ระดับสีนั้นเป็นเพียงการอบในเครื่องประสาทที่สร้างขึ้น ผลที่ตามมาก็คือเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นมีเครื่องจักรคอมพิวเตอร์สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมาน สมองสัตว์อาจเป็นเช่นนั้น
มีเฟรมเวิร์กเครือข่ายประสาทนอกแผ่น รายการรวมถึง Pytorch (Meta AI), TensorFlow (Google), TinyGrad (Tiny Corp), เทียน (ใบหน้ากอด), Burn (Tracel AI), DFDX (Corey Lowman) และอื่น ๆ เท่าที่ฉันเข้าใจฉันไม่คิดว่ากรอบใด ๆ ในรายการสามารถเรียนรู้โดยใช้การส่งต่อเท่านั้น พวกเขาทั้งหมดทำย้อนหลังโดยใช้อัลกอริทึมไปข้างหน้ากลับ
สนิม
งูหลาม
C ++
see todo.md
cargo run --releasecargo test --releasemega_man.txt มาจาก Wikipedia ข้อความมีให้ภายใต้ใบอนุญาตที่มีการระบุแหล่งที่มาของ Creative Commons
