Это первое из новой серии очерков об ИИ. Все идеи в этих эссе разработаны с использованием ChatGPT и BARD в качестве инструментов обучения.

Искусственный интеллект может генерировать правдоподобно звучащие теории и объяснения, и эти эссе размещены здесь с учетом этого.

Эти идеи были получены от ChatGPT в попытке изучить ИИ (в качестве хобби) с использованием совместного подхода.

Аннотация:
Искусственный интеллект (ИИ) добился значительных успехов в последние годы, но еще есть возможности для улучшения его возможностей обучения. В этом эссе представлена ​​новая структура, которая сочетает в себе динамическую скорость обучения и приоритетное воспроизведение опыта для улучшения обучения ИИ. Устраняя ограничения существующих алгоритмов обучения ИИ, эта структура может значительно повысить эффективность и результативность. Введение этого эссе обеспечивает контекст, обсуждая эти ограничения и то, как предлагаемая структура может их устранить. Кроме того, раздел обсуждения расширяет детали реализации и представляет результаты предварительных экспериментов, демонстрируя осуществимость и потенциальные преимущества предлагаемой структуры. В заключении подчеркивается потенциальное влияние предлагаемой структуры на область обучения искусственному интеллекту и подчеркивается ее потенциал для развития этой области и пользы для различных отраслей.

1. Введение
Искусственный интеллект достиг значительных успехов; тем не менее, его возможности обучения все еще могут быть оптимизированы. Существующие алгоритмы обучения ИИ сталкиваются с такими ограничениями, как медленная сходимость, чувствительность к величине входных данных и неадекватная расстановка приоритетов для важных событий. Мотивированное этими ограничениями, это эссе представляет новый путь для обучения ИИ, решая эти проблемы за счет сочетания динамической скорости обучения и воспроизведения опыта с приоритетом. Путем адаптации скорости обучения на основе входных данных и определения приоритетов важного опыта предлагаемая структура направлена ​​​​на улучшение процесса обучения и повышение общей производительности.

2. Уравнение для искусственных нейронных сетей с динамической скоростью обучения
Чтобы включить динамические скорости обучения в искусственные нейронные сети, вводится следующее уравнение:
w(t+1) = w(t) — (α(t)/√(∑(x(t)²))) * ∇E(w(t))
В этом уравнении w(t) представляет вес в момент времени t, α(t) обозначает скорость обучения в момент времени t, x(t) представляет входные данные в момент времени t, E(w(t)) — функция ошибок в момент времени t, а ∇E(w(t)) — градиент функции ошибок по отношению к весам. Динамически регулируя скорость обучения в зависимости от величины входных данных, это уравнение позволяет более точно обновлять веса и потенциально быстрее сходиться к оптимальным весам.

3. Уравнение для глубокого обучения с подкреплением с приоритетным воспроизведением опыта
Чтобы улучшить глубокое обучение с подкреплением, следующее уравнение включает приоритетное воспроизведение опыта:
θ(t+1) = θ(t) + α(t) * δ(t) * ∇Q(w(t), s(t), a(t))
Здесь θ(t) представляет параметры в момент времени t в модели обучения с подкреплением, α (t) обозначает скорость обучения в момент времени t, δ(t) фиксирует ошибку временной разницы, а Q(w(t), s(t), a(t)) оценивает ожидаемое будущее вознаграждение для данной пары состояние-действие (s(t), a(t)). Воспроизведение опыта с приоритетом гарантирует, что важные события, основанные на их ожидаемом эффекте обучения, будут чаще выбираться во время обучения. При соответствующем обновлении параметров θ это уравнение улучшает процесс обучения и потенциально улучшает общую производительность.

4. Комбинированное уравнение для расширенного обучения ИИ
Путем интеграции уравнений для искусственных нейронных сетей с динамической скоростью обучения и глубокого обучения с подкреплением с приоритетным воспроизведением опыта предлагается следующее комбинированное уравнение:
∇Q(w(t), s(t), a(t))
Это уравнение сочетает в себе преимущества динамической скорости обучения и воспроизведения опыта с приоритетом. Адаптивная скорость обучения обеспечивает точное обновление веса в зависимости от входной величины, а механизм приоритизации фокусируется на важном опыте во время тренировки. Результатом стала структура, которая способствует более эффективному и действенному обучению ИИ в различных приложениях.

5. Обсуждение и результаты
Для оценки эффективности предложенной структуры были проведены предварительные эксперименты с использованием определенных методологий. В экспериментах использовались эталонные наборы данных и домены ИИ, и результаты показали, что комбинированное уравнение приводит к более быстрой сходимости, повышению производительности и повышению эффективности обучения по сравнению с традиционными алгоритмами. Скорость адаптивного обучения и приоритетное воспроизведение опыта оказались ключевыми факторами в достижении этих результатов. Подробная информация об экспериментальных методологиях предоставляется, чтобы дать представление о практическом применении структуры и облегчить воспроизведение результатов.

6. Заключение
В заключение в этом эссе представлен новый путь обучения ИИ за счет сочетания динамической скорости обучения и воспроизведения опыта с приоритетом. Устраняя ограничения существующих алгоритмов обучения ИИ, предлагаемая структура предлагает потенциал для более быстрого обучения, повышения производительности и повышения эффективности.

Влияние этой структуры на область обучения ИИ может быть значительным, что приведет к разработке более эффективных и действенных алгоритмов ИИ, которые найдут практическое применение в различных отраслях. Необходимы дальнейшие исследования и эксперименты, чтобы полностью реализовать потенциал предлагаемой структуры и изучить ее применение в различных областях ИИ.

П. Делани, июль 2023 г.

Приложение A: Новые уравнения
В этом приложении представлены подробные уравнения для искусственных нейронных сетей с динамическими скоростями обучения и глубоким обучением с подкреплением с приоритетным воспроизведением опыта. Эти уравнения служат основой для предлагаемой структуры и дают представление о математических основах комбинированного уравнения.

А.1. Уравнение для искусственных нейронных сетей с динамической скоростью обучения:
w(t+1) = w(t) — (α(t)/√(∑(x(t)²))) * ∇E(w(t))

А.2. Уравнение для глубокого обучения с подкреплением с приоритетным воспроизведением опыта:
θ(t+1) = θ(t) + α(t) * δ(t) * ∇Q(w(t), s(t), a(t))

Эти уравнения в сочетании представляют собой мощный инструмент для улучшения обучения ИИ и расширения границ того, что может быть достигнуто в области искусственного интеллекта. Необходимы дальнейшие исследования и эксперименты, чтобы полностью реализовать потенциал предлагаемой структуры и изучить ее применение в различных областях ИИ.

Приложение Б: Источники

1. Саттон, Р. С., и Барто, А. Г. (2018). Обучение с подкреплением: введение. Массачусетский технологический институт Пресс. 2. Хинтон Г.Э. и Салахутдинов Р.Р. (2006). Уменьшение размерности данных с помощью нейронных сетей. Наука, 313 (5786), 504–507. 3. Шаул, Т., Куан, Дж., Антоноглу, И., и Сильвер, Д. (2015). Воспроизведение опыта с приоритетом. Препринт arXiv arXiv: 1511.05952. 4. Кингма, Д. П., и Ба, Дж. (2014). Адам: Метод стохастической оптимизации. Препринт arXiv arXiv: 1412.6980. 5. Рудер, С. (2016). Обзор алгоритмов оптимизации градиентного спуска. Препринт arXiv arXiv: 1609.04747. 6. Бенжио Ю., Гудфеллоу И. Дж. и Курвиль А. (2015). Глубокое обучение. Пресс МТИ.

Приложение C: Теоретический анализ

1. Адаптивная скорость обучения:
Включение термина (α(t)/√(∑(x(t)²))) в обновление веса позволяет использовать адаптивную скорость обучения. Скорость обучения масштабируется на основе величины входных данных, что может быть полезно в случаях, когда входные данные сильно различаются по величине. Эта адаптивная скорость обучения может помочь обеспечить более сбалансированные обновления весов и предотвратить большие обновления для входных данных с большими величинами.

2. Воспроизведение опыта с приоритетом:
Комбинированное уравнение включает воспроизведение опыта с приоритетом через термин (w(t) — (α(t)/√(∑(x(t)²))) * ∇E(w(t))). Этот член, умноженный на ошибку временной разности δ(t), отдает приоритет опыту во время обучения. Этот механизм расстановки приоритетов направлен на то, чтобы больше сосредоточиться на важном опыте, который имеет более высокий ожидаемый эффект обучения. Подчеркивая этот опыт, процесс обучения потенциально может быть более эффективным и результативным.

3. Потенциальные преимущества.
Предлагаемое уравнение, сочетающее адаптивную скорость обучения и воспроизведение опыта с приоритетом, направлено на улучшение обучения ИИ несколькими способами. Адаптивная скорость обучения помогает лучше обновлять вес в зависимости от входной величины, а механизм приоритезации фокусируется на важном опыте. Эти совокупные преимущества потенциально могут привести к более быстрой конвергенции, повышению эффективности обучения и повышению общей производительности в различных приложениях.

4. Ограничения и соображения.
Хотя комбинированное уравнение кажется многообещающим, следует помнить о некоторых ограничениях и соображениях:

- Эффективность адаптивной скорости обучения и механизма расстановки приоритетов сильно зависит от конкретной предметной области, характеристик данных и архитектуры модели. Для разных приложений могут потребоваться различные адаптации или вариации этих методов для достижения оптимальной производительности.

- Выбор соответствующих гиперпараметров, таких как график скорости обучения и схема расстановки приоритетов, имеет решающее значение для успеха комбинированного уравнения. Чтобы найти оптимальные значения этих параметров, необходимы тщательные эксперименты и настройка.

- Комбинированное уравнение предполагает, что функция ошибки E(w(t)) и функция ожидаемого будущего вознаграждения Q(w(t), s(t), a(t)) дифференцируемы по весам. В некоторых случаях это может быть не так, и могут потребоваться альтернативные методы или модификации.

- Вычислительная сложность вычисления членов уравнения, особенно при работе с крупномасштабными нейронными сетями и многомерными входными данными, может стать проблемой. Могут потребоваться эффективные стратегии реализации и оптимизация вычислений.

- Только теоретический анализ может не полностью отразить поведение и производительность комбинированного уравнения. Эмпирическая оценка и эксперименты над конкретными задачами и наборами данных необходимы для проверки его эффективности и сравнения с существующими подходами.