Ինչպես է աշխատում BTC դրամապանակների համար մնեմոնիկ արտահայտություններ գտնելու գործընթացը AI Seed Phrase Finder

AI Seed Phrase Finder-ի առաջին խնդիրն է օպտիմալացնել սերմերի արտահայտությունների ստեղծման գործընթացը: Բառարանից բոլոր հնարավոր համակցությունները սպառիչ թվարկելու փոխարեն՝ արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելը կանխատեսում է, թե որ համակցությունները, ամենայն հավանականությամբ, կկազմեն վավերական մնեմոնիկ արտահայտություններ Bitcoin դրամապանակների համար՝ հիմնվելով հայտնի սերմերի արտահայտությունների և դրամապանակների միջև նկատված կախվածության վրա՝ խնայելով օգտատիրոջը յուրաքանչյուր համակցությունն առանձին ստուգելու խնդիրը: «դասական Brute Force մեթոդներ» օգտագործելիս:

AI Seed Phrase Finder օգտագործում է տվյալների զուգահեռ մշակում ավելի արագ արդյունքների համար. յուրաքանչյուր առաջադրանք բաժանված է մի քանի մասերի, որոնք միաժամանակ մշակվում են տարբեր սերվերների վրա՝ զգալիորեն կրճատելով առաջադրանքների կատարման ժամանակը և մեծացնելով ծրագրի արդյունավետությունը:

Արհեստական ​​ինտելեկտի մոդելի օպտիմալացումը ևս մեկ կարևոր տարր է AI Seed Phrase Finder ծրագրի ալգորիթմը՝ AI-ի մոդելի պարամետրերի օպտիմալացումով՝ արագությունն ու արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Եթե ​​կիրառելի է, ավելի թեթև մոդելներ կամ օպտիմալացման ռազմավարություններ կարող են անհրաժեշտ լինել օգտագործել որպես տվյալների ավելի արագ մշակման գործընթացներ. այս մանրամասները կքննարկվեն ավելի ուշ այս հոդվածում:

AI Seed Phrase Finder օգտագործում է նախապես պատրաստված մոդելները՝ խնայելով ինչպես ժամանակը, այնպես էլ հաշվողական ռեսուրսները՝ վերացնելով մոդելներին զրոյից վարժեցնելու անհրաժեշտությունը: Նախապես վերապատրաստված մոդելներն արդեն վերապատրաստվել են մեծ ծավալի տվյալների վրա՝ ապահովելու բարձր ճշգրտություն, երբ խոսքը վերաբերում է սկզբնական արտահայտություններում ճիշտ բառերի համակցությունները կանխատեսելու, ինչպես նաև ծրագրի աշխատանքի ընթացքի արագացմանը:

AI Seed Phrase Finder աչքի է ընկնում տարբեր մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներից և մեթոդներից օգտվելով, ներառյալ գենետիկական ալգորիթմները, եթե անհրաժեշտ է, արդյունավետ կերպով ուսումնասիրելու բոլոր հնարավոր բառերի համակցությունները՝ նախքան նվազագույն ժամանակում օպտիմալ արդյունքների հասնելու հավանականությունը: Սա թույլ է տալիս գերազանց տեմպերով հասնել իր նպատակներին: Ծրագրային ապահովումն օգտագործում է հզոր շրջանակներ, ինչպիսիք են Apache Spark-ը և TensorFlow-ը մի քանի սերվերների վրա բաշխված հաշվարկների և միաժամանակ առաջադրանքների կատարման համար՝ հետագայում բարձրացնելով ծրագրի կատարողականը՝ առաջադրանքները բաժանելով մի քանի մասերի և դրանք միաժամանակ գործարկելով սերվերների վրա:

-ի անբաժանելի բաղադրիչ AI Seed Phrase Finder նախագիծն օգտագործում է ապարատային գրաֆիկայի մշակման միավորներով (GPU)՝ հաշվարկներն արագացնելու համար: GPU-ներն առաջարկում են բարձր հաշվողական հզորություն և զուգահեռ հաշվարկների հսկայական ներուժ. հետևաբար, մեր ծրագրին հնարավորություն տալով արագ վերլուծել և մշակել մեծ ծավալի տվյալներ՝ արագ նվազեցնելով առաջադրանքների կատարման համար պահանջվող ժամանակը, ինչպիսիք են դրամապանակի հասցեների սերմերի արտահայտությունների ստեղծումը, որոնումը և վավերացումը:

Եվս մեկ անգամ, UEA-ի մեր տանտերերը մեզ լրացուցիչ բան են առաջարկում: Հին լավ ընտանեկան զվարճանքի հնարավորություն: Ամպային սերվերների օգտագործումը ևս մեկ կարևոր առավելություն է AI Seed Phrase Finder Համացանցում հայտնաբերված ցանկացած նմանատիպ ծրագրաշարի վրա, որն աշխատում է միայն ձեր անձնական ԱՀ-ով (առանց լրացուցիչ սարքավորումների, անհատը կարող է օրեր, նույնիսկ շաբաթներ անցկացնել՝ փնտրելով իրական BTC դրամապանակների իրենց ցանկալի սերմերի արտահայտությունները): Ամպային սերվերներն առաջարկում են ռեսուրսների ճկունություն և մասշտաբայնություն, որոնք թույլ են տալիս արդյունավետ օգտագործել հաշվողական հզորությունը տվյալների մեծ ծավալի մշակման համար: Այսպիսով, ծրագիրը օգտագործում է բազմաթիվ սերվերներ տվյալների զուգահեռ մշակման համար՝ արագ գտնելու իդեալական սերմ արտահայտություն՝ հիմնված օգտատիրոջ բնութագրերի վրա (այս հատկությունը ապահովում է թիրախային որոնման ռեժիմում օպտիմալ գործունեությունը):

AI Seed Phrase Finder հզոր գործիք է, որը միավորում է մաթեմատիկական ալգորիթմները և AI մեթոդները, ինչպես նաև մասնագիտացված սարքավորումները, ներառյալ ամպային սերվերները GPU-ով, հասնելու առավելագույն արդյունավետության և բարձր արագության սերմային արտահայտությունների վավերականության և դրական հաշվեկշռի որոնման և ստուգման համար՝ օգտագործելով բազմաթիվ միաժամանակյա հարցումներ դեպի բլոկչեյն: տարբեր սերվերներ:

Այս ծրագիրը թույլ է տալիս արագ վերականգնել կորցրած մուտքը դեպի ձեր թվային ակտիվները, նույնիսկ եթե դուք գիտեք միայն սկզբնական արտահայտության մի մասը (օրինակ, եթե ունեք թղթի միայն կեսը, որի վրա գրված է ամբողջ սկզբնական արտահայտությունը, կամ եթե դուք ունեք մի մասը: մնեմոնիկ արտահայտության տեքստը վնասված է և չի կարող որևէ կերպ նույնականացվել):

Ծրագրի շահագործման սխեմայի պարզեցված ըմբռնման համար արժե առանձնացնել հիմնական տերմինները.

 

• Ալգորիթմ - սա կոչվում է գործողությունների հստակ հաջորդականություն, որի կատարումը հանգեցնում է ակնկալվող արդյունքի հասնելուն: Պարզ ասած, դա ծրագրի հրահանգների հավաքածու է, որը պարունակում է տվյալ առաջադրանքի իրականացման մեխանիզմներ: Այս տերմինը լայնորեն օգտագործվում է համակարգչային գիտության և համակարգչային ծրագրերի մեջ;
• Մեթոդաբանություն – գործողությունների մի շարք է, որոնք պետք է ձեռնարկվեն տվյալ խնդրի լուծման կամ կոնկրետ նպատակին հասնելու համար:

Կարևոր է նաև նշել, որ կրիպտոարժույթը չի պահվում դրամապանակներում: Ամբողջ տեղեկատվությունը գրանցվում է բլոկչեյնում: Նույնիսկ եթե դրամապանակին հասանելիությունը կորչի, տվյալները, որոնց վրա կարելի է օգտագործել միջոցները, դեռ կպահվեն ընդհանուր թվային շղթայում, և թվային ակտիվների նկատմամբ վերահսկողությունը կարելի է ձեռք բերել՝ օգտագործելով հիմնական արտահայտությունը:

Այստեղից էլ առաջացել է «սերմային արտահայտություն» տերմինը։ Սա նիշերի համակցություն է, որն օգտագործվում է դրամապանակ մուտքը վերականգնելու համար: Մենք խոսում ենք 12 բառերից բաղկացած մի շարքի մասին, որոնք բացում են անձնական բանալի: Գուշակության համար օգտագործվում է 2048 անգլերեն բառերի ցանկ, որոնք տրված են փաստաթղթում Bitcoin Improvement Proposal 3 (BIP39 ստանդարտ. ավելի ուշ դրա հետ աշխատելու մասին): Այս ձևաչափն օգտագործվում է կրիպտոարժույթի բոլոր հայտնի դրամապանակներում, ներառյալ բիթքոինի դրամապանակները, ինչպիսիք են Electrum.

Սերմային արտահայտությունները ստեղծվում են օգտատերերի սարքերում կրիպտոարժույթի դրամապանակներ ստեղծելիս և գրանցելիս և մնում են անփոփոխ իրենց գոյության ողջ ընթացքում: Ավելին, BIP39 բառարանի բառերը ընդհանուր արմատներ չունեն և միմյանց հետ չեն առնչվում առաջին 4 նիշերի միջոցով՝ այդպիսով զգալիորեն նվազեցնելով դրանք գուշակելու կամ ուղղակի գուշակելու հնարավորությունները:

Մնեմոնիկ արտահայտությունները պարզապես բառերի պատահական տողեր չեն. մեկին մուտք գործելու համար դուք պետք է մուտքագրեք դրա բոլոր տառերը իրենց պատշաճ հաջորդականությամբ. այն, որով այն ի սկզբանե կազմվել է: Հետ AI Seed Phrase Finder ծրագրի բարդ ալգորիթմական ընտրության մեթոդները, որոնք օգտագործում են առկա բոլոր ռեսուրսները. օգտագործողների կորցրած դրամապանակները այժմ կարող են կրկին հասանելի դառնալ:

Գործողության հիմնական ալգորիթմը AI Seed Phrase Finder ծրագիր

Գործողության ալգորիթմը AI Seed Phrase Finder ենթադրում է արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործմամբ մնեմոնիկ արտահայտություններ ստեղծելու տարբեր տեխնիկայի օգտագործում և զրոյական մնացորդով դրամապանակներ զտելու համար: Անհրաժեշտ է ընդգծել ծրագրի որոշ առանձնահատկություններ.

• Սերմերի արտահայտությունների առաջացման օպտիմիզացում: Բառարանից բառերի բոլոր հնարավոր համակցությունները կրկնելու փոխարեն ծրագիրը օգտագործում է AI մոդել, որը կանխատեսում է ամենահավանական հաջորդականությունները: Այն սովորում է հայտնի կախվածությունը սերմերի արտահայտությունների և բիթքոին դրամապանակների միջև: Սա թույլ է տալիս նվազեցնել կրկնվող համակցությունների քանակը:
• Զուգահեռ մշակում. Առաջադրանքը բաժանված է մի քանի մասերի, որոնք միաժամանակ մշակվում են տարբեր սերվերների վրա։ Սա թույլ է տալիս օպտիմալացնել ռեսուրսները և ավելի արագ գտնել «օգտատիրոջ կողմից պահանջվող» սերմերի արտահայտությունները:
• Արհեստական ​​ինտելեկտի օպտիմիզացում. Ծրագիրը հարմարեցնում է օգտագործված մոդելը՝ հաշվի առնելով առաջադրանքի պարամետրերը։ Կախված բարդության մակարդակից, կարող են օգտագործվել պարզեցված հաշվարկներ և տվյալների մշակման լրացուցիչ մեթոդներ:
• Այս եզակի ծրագիրը օգտագործում է նախապես պատրաստված մոդելներ: Սա թույլ է տալիս նվազեցնել տվյալների մշակման համար պահանջվող ժամանակը և արագացնել սերմերի արտահայտությունների ստեղծման գործընթացը՝ հիմնված արդեն փորձարկված AI մոդելների վրա:
• Բարձր արագության կատարումն ապահովելու համար, AI Seed Phrase Finder Ծրագիրն օգտագործում է հեռավոր սերվերներ գրաֆիկական մշակման միավորներով (GPU), որոնք ապահովում են ավելի մեծ էներգիայի հասանելիություն և ունակ են արդյունավետ կերպով կատարել զուգահեռ հաշվարկներ՝ ի տարբերություն կենտրոնական պրոցեսորների (CPU):
• Այս ծրագրաշարի սերվերային մասը միավորում է Apache Hadoop և Apache Spark բաշխված համակարգերը): Սա թույլ է տալիս միաժամանակ մի քանի հանգույցների վրա կատարել արտահայտությունների թվարկում՝ բաժանելով հաշվողական բեռը։
• Ամպային սերվերների օգտագործումը. Սա ապահովում է համակարգի ճկունություն և մասշտաբայնություն: Ծրագիրը կարող է օգտագործել բազմաթիվ սերվերներ՝ անհրաժեշտության դեպքում տվյալների զուգահեռ մշակման համար (հատկապես կարևոր է թիրախային որոնման ռեժիմում արագ կատարման համար):

AI Seed Phrase Finder օգտագործում է նորարարական մոտեցումներ և արհեստական ​​ինտելեկտ՝ արագ և ավելի մեծ հաշվողական ճշգրտությամբ սերմերի արտահայտությունների ստեղծումն ու վավերացումը պարզեցնելու համար՝ շատ ավելի քիչ ժամանակ խլելով՝ միաժամանակ ապահովելով ավելի մեծ հաշվողական ճշգրտություն:

Առաջադրանքները փուլերի բաժանող նորարարական ալգորիթմի ներքո աշխատելը ապահովում է առավելագույն արդյունավետություն. Հնացած ալգորիթմների միջոցով ստեղծված սովորական ծրագրակազմը չի կարող նման տպավորիչ արդյունքների հասնել AI Seed Phrase Finder ծրագրի հեղափոխական արդյունքները; Սովորական համակարգիչներում օգտագործվող սովորական ծրագրերը չեն կարող նույնիսկ մոտենալ այս մնեմոնիկ արտահայտությունները գտնելու հետ կապված բարդության պատճառով. դրանք պահանջում են ինքնուրույն ուսուցման մոդելներ, որոնք հնարավոր չէ գտնել առցանց հասանելի ծրագրերի միջոցով՝ համեմատած դրանց հետ: AI Seed Phrase Finder ծրագրի արդյունքները; Հնացած ալգորիթմների միջոցով ստեղծված ծրագրակազմը չի կարող համընկնել AI-ի արդյունքներին, երբ դրանք սովորական անհատական ​​համակարգիչներում գտնելը, օգտագործելով արդեն առկա ծրագրերը ինտերնետում կամ օգտագործելով առցանց արդեն առկա ծրագրերը, կարող է մոտենալ. Այնուամենայնիվ, նման ծրագրերը օգտագործում են հեղափոխական ինքնաուսուցման մոդելներ այս արտահայտությունները գտնելու համար, մինչդեռ սովորական ծրագրերը չեն կարող հասնել նման արդյունավետության՝ համեմատած AI Seed Phrase Finder Օնլայն հասանելի ծրագրերը չեն կարող համեմատելի արդյունքներ տալ այս ծրագրի հետ համեմատած, քանի որ հիշողության արտահայտությունների որոնումը կապված է ինքնուսուցման մոդելների միջոցով, որոնք կառուցված են այնպիսի ծրագրերի միջոցով, որոնք արդեն առկա են ինտերնետային կայքերում, ինչպիսին է այս ծրագրի ինքնաուսուցման հնարավորությունը առավելագույն արդյունավետության համար:

Տվյալների մշակման հիմնական մեթոդները AI Seed Phrase Finder «դրական» մնացորդներով դրամապանակների սերմերի արտահայտություններ գտնելու ծրագիր:

Սերմերի արտահայտություններ, մասնավոր և հանրային բանալիներ գտնելու համար, AI Seed Phrase Finder ծրագրային ապահովումն օգտագործում է տարբեր մեթոդներ, որոնք հիմնված են արհեստական ​​բանականության տեխնոլոգիաների վրա, որոնք հաջողությամբ կատարում են բարդ ավտոմատ հաշվարկներ՝ առանց օգտագործողի ներգրավման, ինչպիսիք են.

• Գենետիկական ալգորիթմներ;
• Մեքենայի ուսուցում;
• Գենետիկ ծրագրավորում.

Կա նաև օժանդակ տեխնիկայի ընդարձակ ցանկ, որոնք կիրառվում են հաշվարկման գործընթացում: Պարզության համար դրանք բոլորը նկարագրված են ստորև: Ծրագիրը միավորում և ինտեգրում է տարբեր մեթոդներ՝ հիմնված առաջադրանքի բարդության և կոնկրետ պարամետրերի և որոնման պայմանների վրա:

Գենետիկական ալգորիթմը էվրիստիկական օպտիմալացման մեթոդ է: Այն հիմնված է բնական ընտրության և բնակչության էվոլյուցիայի սկզբունքների վրա։ Գենետիկական ալգորիթմների օգտագործումը թույլ է տալիս ստեղծել սերմերի արտահայտությունների պատահական համակցություններ, գնահատել դրանց որակը՝ հիմնվելով նախապես սահմանված չափանիշների վրա և արդյունավետ կերպով կրկնել բնակչությանը մնեմոնիկ արտահայտությունների հետագա ընտրության համար՝ հնարավոր ոչ զրոյական մնացորդներով Bitcoin դրամապանակների հասանելիությունը վերականգնելու համար: Այս մեթոդի աշխատանքային հոսքը հետևյալն է.

• Ստեղծվում է «սերմային արտահայտությունների պատահական բնակչություն», որը ներկայացնում է բառերի որոշակի համակցություններ։ Այս համակցությունները կոչվում են գենոտիպեր: Այնուհետև յուրաքանչյուր գենոտիպ գնահատվում է այնպիսի չափանիշի հիման վրա, ինչպիսին է դրամապանակում դրական հաշվեկշիռ ունենալը:
• Հաջորդ քայլում ընտրվում են լավագույն գենոտիպերը՝ ելնելով նրանց գնահատականներից: Դա արվում է «ընտրության օպերատորների» միջոցով, որոնք նախապատվությունը տալիս են ավելի բարձր վարկանիշ ունեցող գենոտիպերին:
• Այնուհետև գալիս է խաչաձև գործողությունը, որտեղ ընտրված գենոտիպերը համակցվում են՝ ստեղծելով գենոտիպերի նոր սերունդ: Այս գործընթացում տեղի է ունենում գենետիկական տեղեկատվության փոխանակում գենոտիպերի միջև, ինչը թույլ է տալիս ստանալ սերմերի արտահայտությունների նոր համակցություններ: Crossover-ից հետո տեղի է ունենում «մուտացիա» օպերացիան, որը պատահականորեն փոփոխում է նոր սերնդի գենոտիպերի որոշ գեներ։ Սա օգնում է ներկայացնել բազմազանությունը և ուսումնասիրել մնեմոնիկ արտահայտությունների ավելի շատ հնարավոր համակցություններ:

Մուտացիայի և խաչմերուկի գործընթացը կրկնվում է մի քանի անգամ՝ ստեղծելով գենոտիպերի նոր սերունդներ։ Յուրաքանչյուր սերունդ գնահատվում է, և լավագույն գենոտիպերը փոխանցվում են հաջորդ սերնդին: AI ալգորիթմը շարունակում է իր հաշվարկները, մինչև չկատարվեն նշված դադարեցման պայմանները: Սա անհրաժեշտ է որոշակի քանակությամբ բառակապակցություններ գտնելու համար: Գենետիկական ալգորիթմը թույլ է տալիս ստանալ վավերական սերմերի արտահայտություններ, որոնք «բացում են» մուտքը «խոստումնալից» դրամապանակներ «ոչ զրոյական մնացորդներով»:

Ծրագրի կողմից սերմերի արտահայտություններ ստեղծելու գործընթացում գործող գենետիկական ալգորիթմի օրինակ.

• Ենթադրենք, սերվերի վրա ստեղծվել է 100 միլիոն պատահականորեն գեներացված սերմ արտահայտությունների տվյալների բազա, որոնք համակցված են BIP-39 բառարանի բառերից: Ծրագիրը պետք է գտնի բառերի հաջորդականություն, որը բացում է մուտքը դեպի Bitcoin դրամապանակ՝ դրական մնացորդով:
• Հաշվարկի առաջին փուլում այս տվյալների բազայի յուրաքանչյուր արտահայտություն կգնահատվի ըստ նշված չափանիշի՝ այն է՝ դրամապանակի մնացորդը, որին հասանելիություն է ապահովում 12 բառի համակցությունը: Դրամապանակի մնացորդի հնարավոր արժեքները կարող են լինել միայն «դրական» կամ «զրոյական»:
• Այնուհետև ալգորիթմը հատման համար ընտրում է «լավագույն» մնեմոնիկ արտահայտությունները՝ դրական մնացորդներով: Օրինակ՝ վերցնենք երկու լավագույն սերմային արտահայտությունները և խաչակնքենք դրանք՝ փոխանակելով գենոտիպերի մասերը:

Խաչմերուկից հետո տեղի է ունենում մուտացիայի գործողություն, որտեղ նոր գենոտիպերի որոշ գեներ պատահականորեն փոխվում են։ Օրինակ, սերմերի բառակապակցություններից մեկը կարող է պատահականորեն փոխարինել մեկ պատահական բառը մյուսով: Այսպիսով, ծրագիրը ստեղծում է նոր սերնդի մնեմոնիկ արտահայտություններ, որոնք գնահատվում են AI ալգորիթմներով՝ հիմնվելով դրամապանակի մնացորդի վրա։ Լավագույն մնեմոնիկ արտահայտությունները փոխանցվում են հաջորդ սերնդին, և գործընթացը նորից կրկնվում է: Ծրագրի մոդուլի մեկնարկային կետը դրա մեկնարկից ի վեր գենետիկական ալգորիթմի կողմից ընտրված թարմ սերմ արտահայտությունների պոպուլյացիաների մի շարք վավերացումն է՝ մնեմոնիկ արտահայտությունների նոր պոպուլյացիայի փորձարկման համար:

Մեքենայի ուսուցման մեթոդների դերը AI Seed Phrase Finder ծրագիր

Մեքենայական ուսուցման մեթոդները, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը կամ ամրապնդման ուսուցման ալգորիթմները, օգտագործվում են մոդելներ ստեղծելու համար, որոնք կարող են «կանխատեսել ճիշտ սկզբնական արտահայտությունները»՝ հիմնվելով առկա տվյալների վրա: Մոդելի վերապատրաստման գործընթացը սկսվում է տվյալների բազայից, որը պարունակում է հայտնի վավերական մնեմոնիկ արտահայտություններ և դրանց համապատասխան դրամապանակի մնացորդները: Այս տվյալները բաժանված են վերապատրաստման և թեստավորման խմբերի:

Նյարդային ցանցը ստեղծվում է նեյրոնների շերտերի միջոցով, որոնք ընդունում են մուտքային տվյալներ, ինչպիսիք են բառակապակցությունների բառերը և թողարկում կանխատեսում (ենթադրաբար դրամապանակի մնացորդը): Շերտերի նեյրոնները միացված են «կշիռներով», որոնք որոշում են յուրաքանչյուր նեյրոնի ազդեցության աստիճանը հաջորդ շերտի վրա:

Ուսուցման գործընթացում «նեյրոնային ցանցի կշիռները» ճշգրտվում են այնպես, որ նվազագույնի հասցվի կանխատեսման սխալը: Սա ձեռք է բերվում կորստի ֆունկցիայի օպտիմալացման միջոցով, որը չափում է կանխատեսված և իրական արժեքների տարբերությունը:

Մոդելային ուսուցումն ավարտելուց հետո այն կարող է օգտագործվել դրամապանակի ոչ զրոյական մնացորդները կանխատեսելու համար՝ հիմնվելով նոր սերմերի արտահայտությունների վրա: Օրինակ, եթե մենք ստեղծել ենք նոր մնեմոնիկ արտահայտություն, նման մոդելը կարող է կանխատեսել դրամապանակի հավանական դրական մնացորդը:

Օրինակ. Ենթադրենք, մենք ունենք տվյալների բազա, որը բաղկացած է հիմնական արտահայտություններից և դրանց համապատասխան դրամապանակի մնացորդներից: Մենք այս տվյալները բաժանում ենք ուսուցման հավաքածուի (տվյալների 80%-ը) և թեստային հավաքածուի (տվյալների 20%-ը):

Ներկայումս մենք ստեղծում ենք մի քանի շերտերից բաղկացած նեյրոնային ցանց։ Մուտքային շերտը որպես մուտքային ընդունում է բառակապակցության բառերը. թաքնված շերտերը մշակում են այս տվյալները. մինչդեռ ելքային շերտը կանխատեսում է, որ մեր դրամապանակի մնացորդը կգերազանցի զրո:

Մեր ուսումնական տվյալների բազան որպես մուտքագրում ընտրելուց և մեր նեյրոնային ցանցի կշիռները կարգավորելուց հետո կանխատեսման սխալը նվազագույնի հասցնելու համար մենք այնուհետև օգտագործում ենք օպտիմալացման տեխնիկա, ինչպիսին է ստոխաստիկ գրադիենտ իջնելը՝ մեր մոդելը մի քանի անգամ վարժեցնելու համար:

Մոդելի ուսուցումն ավարտելուց հետո մենք ճշգրտության թեստեր ենք անցկացնում արտաքին տվյալների բազայի նկատմամբ: Օրինակ՝ օգտագործելով թեստային տվյալների հավաքածուն որպես մուտքագրում մոդելի մեջ և համեմատելով դրա կանխատեսված մնացորդները իրական մնացորդների հետ. Օրինակ՝ համեմատելով դրամապանակի մնացորդի հավանական «դրական» կանխատեսումները բիթքոյն դրամապանակներում իրականում գոյություն ունեցողի հետ:

Գենետիկական ծրագրավորման կիրառումը Հայաստանում AI Seed Phrase Finder ծրագրային ապահովման

Գենետիկ ծրագրավորումը (GP) օգտագործում է գենետիկական ալգորիթմներ՝ արհեստական ​​ինտելեկտի գեներատորի մոդուլային ծրագրեր ստեղծելու համար, որոնք կարող են ինքնաբերաբար և առանց ձեռքով ճշգրտման սերմերի արտահայտություններ արտադրել՝ դարձնելով սա արդյունավետ միջոց՝ առանց ձեռքով կարգավորելու առկա սերմերի արտահայտությունները բարելավելու համար:

Գենետիկ ծրագրավորումը սկսվում է ծրագրերի պատահական պոպուլյացիա ստեղծելով, որոնք առաջացնում են սերմ արտահայտություններ: Ծրագրերը ներկայացված են ծառերի տեսքով, որտեղ յուրաքանչյուր հանգույց ներկայացնում է գործողություն կամ ֆունկցիա:

Յուրաքանչյուր ծրագիր այնուհետև գնահատվում է նախապես հաստատված չափանիշների հիման վրա, օրինակ՝ ստուգելով, որ դրա դրամապանակի մնացորդը գերազանցում է զրո; նրանք, որոնք ստեղծում են սերմային արտահայտություններ դրական մնացորդներով, ավելի բարձր միավորներ են ստանում:

Քրոսովերի գործողության միջոցով համատեղելու ծրագրեր ընտրելուց հետո դրանք միավորվում են՝ փոխանակելով իրենց ծառերի կտորները, օրինակ՝ մի ծրագիր կարող է փոխանցել իր մնեմոնիկ արտահայտությունների ստեղծման գործառույթը մեկ այլ ծրագրի վրա:

Crossover-ից հետո տեղի է ունենում մուտացիայի գործողություն, որտեղ յուրաքանչյուր նոր ծրագրի ծառերի որոշ հատվածներ պատահականորեն փոփոխվում են. օրինակ՝ գործողությունների գումարումը կամ հանումը կարող է տեղի ունենալ առանց նախազգուշացման: