AI Seed Phrase Finderວຽກງານທໍາອິດຂອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບແມ່ນຂະບວນການສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນ. ແທນທີ່ຈະບອກຢ່າງຄົບຖ້ວນທຸກປະສົມປະສານທີ່ເປັນໄປໄດ້ຈາກວັດຈະນານຸກົມ, ຮູບແບບປັນຍາປະດິດຄາດການວ່າການປະສົມປະສານໃດທີ່ອາດຈະເຮັດໃຫ້ເປັນປະໂຫຍກ mnemonic ທີ່ຖືກຕ້ອງສໍາລັບກະເປົາເງິນ Bitcoin ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມເພິ່ງພາອາໄສທີ່ສັງເກດເຫັນລະຫວ່າງປະໂຫຍກເມັດທີ່ຮູ້ຈັກແລະກະເປົາເງິນ - ຊ່ວຍປະຢັດຜູ້ໃຊ້ໃນການກວດສອບແຕ່ລະປະສົມປະສານສ່ວນບຸກຄົນ. ເມື່ອໃຊ້ "ວິທີການ Brute Force ຄລາສສິກ".
AI Seed Phrase Finder ນຳໃຊ້ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະໜານກັນເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຜົນໄວຂຶ້ນ: ແຕ່ລະໜ້າວຽກຖືກແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍອັນທີ່ປະມວນຜົນພ້ອມໆກັນໃນເຊີບເວີຕ່າງໆ – ເຮັດໃຫ້ເວລາປະຕິບັດວຽກງານສັ້ນລົງ ແລະ ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໂປຣແກຣມ.
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບຈໍາລອງທາງປັນຍາທຽມແມ່ນອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງຂອງ AI Seed Phrase Finder ສູດການຄິດໄລ່ຂອງໂຄງການ, ດ້ວຍ AI optimizing ຕົວກໍານົດການແບບຈໍາລອງເພື່ອເພີ່ມຄວາມໄວແລະປະສິດທິພາບ. ເມື່ອນຳໃຊ້ໄດ້, ຮູບແບບທີ່ອ່ອນກວ່າ ຫຼືຍຸດທະສາດການເພີ່ມປະສິດທິພາບອາດຈະຕ້ອງຖືກນຳໃຊ້ເປັນວິທີການເພື່ອຂະບວນການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໄວຂຶ້ນ – ລາຍລະອຽດເຫຼົ່ານີ້ຈະຖືກກ່າວເຖິງໃນພາຍຫຼັງໃນບົດຄວາມນີ້.
AI Seed Phrase Finder leverages ແບບຈໍາລອງທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ, ປະຫຍັດທັງເວລາແລະຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີໂດຍການກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຈາກ scratch. ແບບຈໍາລອງທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມໄດ້ຖືກຝຶກອົບຮົມແລ້ວໃນປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງສູງໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການຄາດຄະເນການປະສົມຄໍາທີ່ຖືກຕ້ອງໃນປະໂຫຍກຂອງເມັດເຊັ່ນດຽວກັນກັບການເລັ່ງຂະບວນການເຮັດວຽກຂອງໂປຼແກຼມ.
AI Seed Phrase Finder ໂດດເດັ່ນໂດຍການໃຊ້ປະໂຍດຈາກວິທີການແລະວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຕ່າງໆ, ລວມທັງລະບົບທາງພັນທຸກໍາຖ້າຈໍາເປັນ, ເພື່ອຄົ້ນຫາການປະສົມປະສານຄໍາທີ່ມີທ່າແຮງທັງຫມົດຢ່າງມີປະສິດທິພາບກ່ອນທີ່ຈະເລືອກຄໍາທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະນໍາຜົນໄດ້ຮັບທີ່ດີທີ່ສຸດໃນເວລາຕໍາ່ສຸດທີ່. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ມັນບັນລຸເປົ້າຫມາຍຂອງຕົນໃນອັດຕາທີ່ດີເລີດ. ຊອບແວໃຊ້ກອບວຽກທີ່ມີປະສິດທິພາບເຊັ່ນ Apache Spark ແລະ TensorFlow ສໍາລັບຄອມພິວເຕີ້ແຈກຢາຍຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຫຼາຍຄັ້ງແລະການປະຕິບັດວຽກງານພ້ອມກັນ - ເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງໂປຼແກຼມຕື່ມອີກໂດຍການແບ່ງຫນ້າວຽກອອກເປັນຫຼາຍພາກສ່ວນແລະດໍາເນີນການພ້ອມກັນທົ່ວເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ.
ອົງປະກອບທີ່ສໍາຄັນຂອງ AI Seed Phrase Finder ໂຄງການແມ່ນການນໍາໃຊ້ຮາດແວທີ່ມີຫນ່ວຍປະມວນຜົນຮູບພາບ (GPUs) ເພື່ອເລັ່ງການຄິດໄລ່. GPUs ສະຫນອງພະລັງງານຄອມພິວເຕີສູງແລະທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງສໍາລັບການຄໍານວນຂະຫນານ; ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ໂຄງການຂອງພວກເຮົາສາມາດວິເຄາະແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຢ່າງໄວວາຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຕ້ອງການເພື່ອປະຕິບັດວຽກງານເຊັ່ນ: ການຜະລິດ, ການຄົ້ນຫາແລະການກວດສອບຄໍາສັບຂອງເມັດສໍາລັບທີ່ຢູ່ wallet.
ອີກເທື່ອໜຶ່ງ, ເຈົ້າພາບຂອງພວກເຮົາຢູ່ UAA ສະເໜີອັນພິເສດໃຫ້ພວກເຮົາ. ໂອກາດສໍາລັບຄວາມມ່ວນຊື່ນໃນຄອບຄົວແບບເກົ່າໆ. ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຟັງແມ່ນອີກປະໂຫຍດທີ່ສໍາຄັນຂອງ AI Seed Phrase Finder ໃນໄລຍະຊອບແວທີ່ຄ້າຍຄືກັນໃດໆທີ່ພົບເຫັນອອນໄລນ໌ທີ່ພຽງແຕ່ດໍາເນີນການໃນ PC ສ່ວນບຸກຄົນຂອງທ່ານ (ໂດຍບໍ່ມີການອຸປະກອນເພີ່ມເຕີມ, ບຸກຄົນໃດຫນຶ່ງສາມາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍມື້, ແມ້ກະທັ້ງອາທິດຊອກຫາຄໍາທີ່ເຂົາເຈົ້າຕ້ອງການສໍາລັບ wallets BTC ທີ່ແທ້ຈິງ). ເຊີບເວີຄລາວສະເໜີຄວາມຢືດຢຸ່ນ ແລະຂະຫຍາຍຊັບພະຍາກອນທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ມີການນຳໃຊ້ພະລັງງານຄອມພິວເຕີຢ່າງມີປະສິດທິພາບສຳລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນປະລິມານຫຼາຍ. ດັ່ງນັ້ນ, ໂປລແກລມນໍາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຈໍານວນຫຼາຍສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະຫນານເພື່ອຊອກຫາປະໂຫຍກເມັດທີ່ເຫມາະສົມໄວໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນສະເພາະຂອງຜູ້ໃຊ້ (ຄຸນສົມບັດນີ້ຮັບປະກັນການເຮັດວຽກທີ່ດີທີ່ສຸດໃນຮູບແບບການຄົ້ນຫາເປົ້າຫມາຍ).
AI Seed Phrase Finder ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ລວມເອົາສູດການຄິດໄລ່ທາງຄະນິດສາດແລະວິທີການ AI, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບອຸປະກອນພິເສດ, ລວມທັງເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຟັງກັບ GPU, ເພື່ອບັນລຸປະສິດທິພາບສູງສຸດແລະຄວາມໄວສູງໃນການຄົ້ນຫາແລະກວດສອບປະໂຫຍກຂອງແກ່ນສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງແລະຄວາມສົມດູນໃນທາງບວກໂດຍນໍາໃຊ້ຄໍາຮ້ອງຂໍພ້ອມໆກັນກັບ blockchain ຈາກ. ເຊີບເວີທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
ໂຄງການນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດກັບຄືນການເຂົ້າເຖິງຊັບສິນດິຈິຕອລຂອງທ່ານທີ່ສູນເສຍໄປຢ່າງໄວວາ, ເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານພຽງແຕ່ຮູ້ສ່ວນຫນຶ່ງຂອງປະໂຫຍກເມັດ (ຕົວຢ່າງ, ຖ້າທ່ານມີພຽງແຕ່ເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງເອກະສານທີ່ປະໂຫຍກເມັດທັງຫມົດຖືກຂຽນ, ຫຼືຖ້າສ່ວນຫນຶ່ງຂອງ ຂໍ້ຄວາມປະໂຫຍກ mnemonic ແມ່ນເສຍຫາຍແລະບໍ່ສາມາດລະບຸໄດ້ໃນທາງໃດກໍ່ຕາມ).
ສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ງ່າຍດາຍກ່ຽວກັບໂຄງການປະຕິບັດງານຂອງໂຄງການ, ມັນເປັນມູນຄ່າທີ່ຈະເນັ້ນໃສ່ຂໍ້ກໍານົດທີ່ສໍາຄັນ:
- ສູດການຄິດໄລ່ - ອັນນີ້ເອີ້ນວ່າເປັນລໍາດັບທີ່ຊັດເຈນຂອງການກະທໍາ, ການປະຕິບັດທີ່ນໍາໄປສູ່ຜົນສໍາເລັດຂອງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຄາດໄວ້. ເວົ້າງ່າຍໆ, ມັນເປັນຊຸດຄໍາແນະນໍາສໍາລັບໂຄງການທີ່ມີກົນໄກການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດວຽກງານທີ່ມອບໃຫ້. ຄໍາສັບນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະໂຄງການຄອມພິວເຕີ;
- ວິທີການ – ແມ່ນຊຸດຂອງການປະຕິບັດທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການປະຕິບັດເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາໃດຫນຶ່ງຫຼືບັນລຸເປົ້າຫມາຍສະເພາະໃດຫນຶ່ງ.
ມັນຍັງມີຄວາມສໍາຄັນທີ່ຈະສັງເກດວ່າ cryptocurrency ບໍ່ໄດ້ຖືກເກັບໄວ້ໃນກະເປົາເງິນ. ຂໍ້ມູນທັງຫມົດຖືກບັນທຶກໄວ້ໃນ blockchain. ເຖິງແມ່ນວ່າການເຂົ້າເຖິງກະເປົາເງິນຈະສູນເສຍ, ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດໃຊ້ທຶນໄດ້ຈະຍັງຄົງຖືກເກັບໄວ້ໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ດິຈິຕອນທີ່ໃຊ້ຮ່ວມກັນ, ແລະການຄວບຄຸມຊັບສິນດິຈິຕອນສາມາດໄດ້ຮັບໂດຍໃຊ້ປະໂຫຍກເມັດພັນ.
ຈາກນີ້ມາເຖິງຄໍາວ່າ "ປະໂຫຍກເມັດ". ນີ້ແມ່ນການປະສົມປະສານຂອງຕົວອັກສອນທີ່ໃຊ້ເພື່ອກູ້ການເຂົ້າເຖິງກະເປົາເງິນ. ພວກເຮົາກໍາລັງເວົ້າກ່ຽວກັບຊຸດຂອງ 12 ຄໍາທີ່ເປີດລະຫັດສ່ວນຕົວ. ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຄໍາສັບພາສາອັງກິດ 2048 ແມ່ນໃຊ້ສໍາລັບການຄາດເດົາ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກມອບໄວ້ໃນເອກະສານການສະເຫນີການປັບປຸງ Bitcoin 3 (ມາດຕະຖານ BIP39 - ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການເຮັດວຽກກັບມັນຕໍ່ມາ). ຮູບແບບນີ້ຖືກນໍາໃຊ້ໃນກະເປົາເງິນ cryptocurrency ທີ່ນິຍົມທັງຫມົດ, ລວມທັງກະເປົາເງິນ bitcoin, ເຊັ່ນ: Electrum.
ປະໂຫຍກເມັດພັນແມ່ນຖືກສ້າງຂຶ້ນໃນເວລາສ້າງແລະລົງທະບຽນກະເປົາເງິນ cryptocurrency ໃນອຸປະກອນຂອງຜູ້ໃຊ້ແລະບໍ່ປ່ຽນແປງຕະຫຼອດການມີຢູ່. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຄໍາສັບຕ່າງໆຈາກວັດຈະນານຸກົມ BIP39 ບໍ່ໄດ້ແບ່ງປັນຮາກທົ່ວໄປແລະບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບກັນແລະກັນໂດຍຜ່ານ 4 ຕົວອັກສອນທໍາອິດ - ດັ່ງນັ້ນການຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໂອກາດທີ່ຈະເດົາຫຼືເດົາພວກມັນຢ່າງແທ້ຈິງ.
ປະໂຫຍກ Mnemonic ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນສາຍສຸ່ມຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆ: ເພື່ອເຂົ້າເຖິງຫນຶ່ງ, ທ່ານຕ້ອງໃສ່ຕົວອັກສອນຂອງມັນທັງຫມົດໃນລໍາດັບທີ່ເຫມາະສົມຂອງພວກເຂົາ - ເຊິ່ງມັນໄດ້ຖືກປະກອບໃນເບື້ອງຕົ້ນ. ກັບ AI Seed Phrase Finder ວິທີການເລືອກອັນໂກຣິທຣິກທີ່ຊັບຊ້ອນຂອງໂປລແກລມນຳໃຊ້ຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຢູ່ທັງໝົດ – ກະເປົາເງິນຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ເສຍໄປອາດຈະສາມາດເຂົ້າໃຊ້ໄດ້ອີກຄັ້ງ!
ສູດການຄິດໄລ່ຕົ້ນຕໍຂອງການດໍາເນີນງານຂອງ AI Seed Phrase Finder ໂຄງການ
ສູດການຄິດໄລ່ຂອງການດໍາເນີນງານຂອງ AI Seed Phrase Finder ຫມາຍເຖິງການໃຊ້ເຕັກນິກທີ່ແຕກຕ່າງກັນສໍາລັບການສ້າງປະໂຫຍກ mnemonic ໂດຍໃຊ້ປັນຍາປະດິດແລະການກັ່ນຕອງ wallets ທີ່ມີຄວາມສົມດຸນສູນ. ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຊີ້ໃຫ້ເຫັນບາງລັກສະນະຂອງໂຄງການ:
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນ. ແທນທີ່ຈະ iterating ໂດຍຜ່ານການປະສົມປະສານທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດຂອງຄໍາສັບຈາກວັດຈະນານຸກົມ, ໂຄງການໃຊ້ຮູບແບບ AI ທີ່ຄາດຄະເນລໍາດັບທີ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ສຸດ. ມັນຮຽນຮູ້ການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ຮູ້ຈັກລະຫວ່າງປະໂຫຍກເມັດພັນແລະກະເປົາເງິນ bitcoin. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຫຼຸດຜ່ອນຈໍານວນຂອງການປະສົມ iterated.
- ການປຸງແຕ່ງຂະຫນານ. ວຽກງານດັ່ງກ່າວໄດ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນຫຼາຍພາກສ່ວນ, ເຊິ່ງໄດ້ຖືກປຸງແຕ່ງພ້ອມກັນໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຊັບພະຍາກອນແລະຊອກຫາຄໍາທີ່ "ຕ້ອງການຂອງຜູ້ໃຊ້" ໄວຂຶ້ນ.
- ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງປັນຍາປະດິດ. ໂຄງການປັບຕົວແບບທີ່ນໍາໃຊ້, ຄໍານຶງເຖິງຕົວກໍານົດການຂອງວຽກງານ. ອີງຕາມລະດັບຂອງຄວາມສັບສົນ, ການຄິດໄລ່ທີ່ງ່າຍດາຍແລະວິທີການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມສາມາດນໍາໃຊ້ໄດ້.
- ຊອບແວທີ່ເປັນເອກະລັກນີ້ໃຊ້ແບບຈໍາລອງທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມ. ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຫຼຸດຜ່ອນເວລາທີ່ຕ້ອງການສໍາລັບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນແລະເລັ່ງຂະບວນການສ້າງປະໂຫຍກເມັດໂດຍອີງໃສ່ແບບຈໍາລອງ AI ທີ່ທົດສອບແລ້ວ.
- ເພື່ອຮັບປະກັນການປະຕິບັດຄວາມໄວສູງ, AI Seed Phrase Finder ໂປຣແກຣມໃຊ້ເຊີບເວີຫ່າງໄກສອກຫຼີກທີ່ມີໜ່ວຍປະມວນຜົນກຣາບຟິກ (GPUs), ເຊິ່ງໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງພະລັງງານທີ່ໃຫຍ່ກວ່າ ແລະສາມາດປະຕິບັດການຄຳນວນຂະໜານໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ບໍ່ຄືກັບໜ່ວຍປະມວນຜົນກາງ (CPU).
- ພາກສ່ວນເຊີຟເວີຂອງຊອບແວນີ້ປະສົມປະສານລະບົບແຈກຢາຍ Apache Hadoop ແລະ Apache Spark). ນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ປະຕິບັດການນັບວະລີໃນຫຼາຍຂໍ້ພ້ອມໆກັນ, ແບ່ງການໂຫຼດຂອງຄອມພິວເຕີ້.
- ການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຟັງ. ນີ້ສະຫນອງຄວາມຍືດຫຍຸ່ນແລະຂະຫນາດຂອງລະບົບ. ໂປລແກລມສາມາດນໍາໃຊ້ເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍຫຼາຍອັນສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະຫນານເມື່ອຈໍາເປັນ (ໂດຍສະເພາະສໍາຄັນສໍາລັບການປະຕິບັດໄວໃນໂຫມດຄົ້ນຫາເປົ້າຫມາຍ).
AI Seed Phrase Finder ນໍາໃຊ້ວິທີການປະດິດສ້າງແລະປັນຍາປະດິດເພື່ອປັບປຸງການຜະລິດແລະການກວດສອບຄໍາສັບຂອງເມັດໄດ້ໄວແລະຄວາມຖືກຕ້ອງທາງດ້ານຄໍານວນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ, ໃຊ້ເວລາຫນ້ອຍລົງໃນຂະນະທີ່ໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງທາງດ້ານຄໍານວນຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.
ການປະຕິບັດຕາມວິທີການທີ່ມີຫົວຄິດປະດິດສ້າງແບ່ງວຽກງານເປັນຂັ້ນຕອນຮັບປະກັນປະສິດທິພາບສູງສຸດ; ຊອບແວ ທຳ ມະດາທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ລ້າສະ ໄໝ ບໍ່ສາມາດບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ ໜ້າ ປະທັບໃຈທຽບກັບ AI Seed Phrase Finder ຜົນໄດ້ຮັບການປະຕິວັດຂອງໂຄງການ; ໂປລແກລມທົ່ວໄປທີ່ໃຊ້ໃນຄອມພິວເຕີປົກກະຕິກໍ່ບໍ່ສາມາດເຂົ້າມາໃກ້ໄດ້ເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊອກຫາປະໂຫຍກ mnemonic ເຫຼົ່ານີ້ - ພວກເຂົາຕ້ອງການຕົວແບບການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງທີ່ບໍ່ສາມາດຊອກຫາໄດ້ຜ່ານບັນດາໂຄງການທີ່ມີຢູ່ໃນອອນໄລນ໌ທຽບກັບ AI Seed Phrase Finder ຜົນໄດ້ຮັບຂອງໂຄງການ; ຊອບແວທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທີ່ລ້າສະໄຫມບໍ່ສາມາດກົງກັບຜົນໄດ້ຮັບຂອງ AI ເມື່ອຊອກຫາພວກມັນຢູ່ໃນຄອມພິວເຕີສ່ວນບຸກຄົນໂດຍນໍາໃຊ້ໂປຼແກຼມທີ່ມີຢູ່ໃນອິນເຕີເນັດຫຼືການນໍາໃຊ້ໂປຼແກຼມທີ່ມີຢູ່ແລ້ວອອນໄລນ໌ສາມາດເຂົ້າມາໃກ້; ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໂຄງການດັ່ງກ່າວໄດ້ນໍາໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ຕົນເອງປະຕິວັດໃນການຄົ້ນຫາປະໂຫຍກເຫຼົ່ານີ້, ໃນຂະນະທີ່ໂຄງການທໍາມະດາບໍ່ສາມາດບັນລຸປະສິດທິພາບດັ່ງກ່າວເມື່ອທຽບກັບ. AI Seed Phrase Finder ໂປຣແກມທີ່ມີຢູ່ໃນອອນໄລນ໌ບໍ່ສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສົມທຽບກັນໄດ້ເມື່ອປຽບທຽບກັບໂຄງການນີ້ເນື່ອງຈາກຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນເວລາທີ່ຊອກຫາປະໂຫຍກ mnemonic ໂດຍໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍນໍາໃຊ້ໂປຼແກຼມທີ່ມີຢູ່ໃນເວັບໄຊທ໌ອິນເຕີເນັດເຊັ່ນ: ຄວາມສາມາດໃນການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງຂອງໂຄງການນີ້ເພື່ອປະສິດທິພາບສູງສຸດ!
ວິທີການພື້ນຖານຂອງການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໂດຍ AI Seed Phrase Finder ໂຄງການສໍາລັບການຊອກຫາປະໂຫຍກແກ່ນສໍາລັບ wallets ທີ່ມີ "ທາງບວກ" ຍອດເງິນ.
ເພື່ອຊອກຫາປະໂຫຍກແກ່ນ, ລະຫັດສ່ວນຕົວ ແລະສາທາລະນະ, AI Seed Phrase Finder ຊອບແວໃຊ້ວິທີການທີ່ແຕກຕ່າງກັນໂດຍອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີປັນຍາປະດິດທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນການຄິດໄລ່ອັດຕະໂນມັດທີ່ສັບສົນໂດຍບໍ່ມີການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງຜູ້ໃຊ້, ເຊັ່ນ:
- ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກໍາ;
- ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ;
- ໂປຣແກມພັນທຸກໍາ.
ນອກຈາກນີ້ຍັງມີບັນຊີລາຍຊື່ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂອງເຕັກນິກການຊ່ວຍທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ໃນຂະບວນການຄິດໄລ່. ພວກມັນທັງຫມົດແມ່ນໄດ້ອະທິບາຍຂ້າງລຸ່ມນີ້ເພື່ອຄວາມຊັດເຈນ. ໂຄງການປະສົມປະສານແລະປະສົມປະສານວິທີການຕ່າງໆໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສັບສົນຂອງວຽກງານແລະຕົວກໍານົດການສະເພາະແລະເງື່ອນໄຂການຊອກຫາ.
ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກໍາແມ່ນວິທີການເພີ່ມປະສິດທິພາບ heuristic. ມັນແມ່ນອີງໃສ່ຫຼັກການຂອງການຄັດເລືອກທໍາມະຊາດແລະການວິວັດທະນາປະຊາກອນ. ການນໍາໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກໍາອະນຸຍາດໃຫ້ສ້າງການປະສົມປະສານແບບສຸ່ມຂອງປະໂຫຍກເມັດ, ການປະເມີນຄຸນນະພາບຂອງພວກມັນໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂທີ່ກໍານົດໄວ້ກ່ອນ, ແລະປະສິດທິພາບຂອງປະຊາກອນສໍາລັບການຄັດເລືອກຕື່ມອີກຂອງປະໂຫຍກ mnemonic ເພື່ອຟື້ນຕົວການເຂົ້າເຖິງ Bitcoin wallets ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ບໍ່ແມ່ນສູນ. ຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກຂອງວິທີການນີ້ເບິ່ງຄືວ່າ:
- "ປະຊາກອນແບບສຸ່ມຂອງປະໂຫຍກເມັດພັນ" ໄດ້ຖືກສ້າງຂື້ນ, ເຊິ່ງເປັນຕົວແທນຂອງການປະສົມປະສານຂອງຄໍາສັບຕ່າງໆ. ການປະສົມປະສານເຫຼົ່ານີ້ເອີ້ນວ່າ genotypes. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ແຕ່ລະ genotype ໄດ້ຖືກປະເມີນໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂເຊັ່ນ: ມີຄວາມສົມດຸນທາງບວກໃນກະເປົາເງິນ.
- ໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, genotypes ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນໄດ້ຖືກຄັດເລືອກໂດຍອີງໃສ່ການປະເມີນຜົນຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ແມ່ນເຮັດໄດ້ໂດຍໃຊ້ "ຜູ້ປະຕິບັດການຄັດເລືອກ" ທີ່ໃຫ້ຄວາມຕ້ອງການກັບ genotypes ທີ່ມີການຈັດອັນດັບສູງ.
- ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການດໍາເນີນງານ crossover, ບ່ອນທີ່ genotypes ທີ່ເລືອກໄດ້ຖືກລວມເຂົ້າກັນເພື່ອສ້າງ genotypes ຮຸ່ນໃຫມ່. ໃນຂະບວນການນີ້, ມີການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນທາງພັນທຸກໍາລະຫວ່າງ genotypes, ເຊິ່ງອະນຸຍາດໃຫ້ມີການປະສົມປະສານໃຫມ່ຂອງປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ຈະໄດ້ຮັບ. ຫຼັງຈາກຂ້າມຜ່ານ, ການດໍາເນີນງານ "ການກາຍພັນ" ເກີດຂື້ນ, ເຊິ່ງມີການປ່ຽນແປງແບບສຸ່ມບາງພັນທຸກໍາໃນ genotypes ຂອງຄົນຮຸ່ນໃຫມ່. ນີ້ຊ່ວຍແນະນໍາຄວາມຫຼາກຫຼາຍແລະຄົ້ນຫາການປະສົມປະສານທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງປະໂຫຍກ mnemonic.
ຂະບວນການຂອງການກາຍພັນແລະ crossover ແມ່ນຊ້ໍາກັນຫຼາຍຄັ້ງ, ການສ້າງ genotypes ລຸ້ນໃຫມ່. ແຕ່ລະລຸ້ນໄດ້ຮັບການປະເມີນຜົນ, ແລະ genotypes ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນໄດ້ຮັບການສົ່ງຕໍ່ກັບຄົນລຸ້ນຕໍ່ໄປ. ສູດການຄິດໄລ່ AI ສືບຕໍ່ການຄິດໄລ່ຂອງມັນຈົນກວ່າຈະບັນລຸເງື່ອນໄຂການຢຸດທີ່ລະບຸໄວ້. ນີ້ແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນເພື່ອຊອກຫາຈໍານວນສະເພາະຂອງການປະສົມຄໍາ. ສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກໍາອະນຸຍາດໃຫ້ໄດ້ຮັບຄໍາສັບເມັດພັນທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ "ປົດລັອກ" ການເຂົ້າເຖິງກະເປົາເງິນ "ສັນຍາ" ດ້ວຍ "ຍອດເງິນທີ່ບໍ່ແມ່ນສູນ."
ຕົວຢ່າງຂອງສູດການຄິດໄລ່ທາງພັນທຸກໍາທີ່ເຮັດວຽກໃນຂະບວນການສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນໂດຍໂຄງການ:
- ສົມມຸດວ່າຖານຂໍ້ມູນຂອງປະຊາກອນ 100 ລ້ານຄົນທີ່ສ້າງຂຶ້ນແບບສຸ່ມ, ປະສົມປະສານຈາກຄໍາສັບຕ່າງໆໃນວັດຈະນານຸກົມ BIP-39, ຖືກສ້າງຢູ່ໃນເຄື່ອງແມ່ຂ່າຍ. ໂຄງການຕ້ອງການຊອກຫາລໍາດັບຂອງຄໍາທີ່ປົດລັອກການເຂົ້າເຖິງກະເປົາເງິນ Bitcoin ທີ່ມີຄວາມສົມດຸນໃນທາງບວກ.
- ໃນຂັ້ນຕອນທໍາອິດຂອງການຄິດໄລ່, ແຕ່ລະປະໂຫຍກຈາກຖານຂໍ້ມູນນີ້ຈະຖືກປະເມີນຕາມເງື່ອນໄຂທີ່ລະບຸໄວ້: ຄື, ຄວາມສົມດຸນຂອງກະເປົາເງິນທີ່ປະສົມປະສານຂອງ 12 ຄໍາໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງ. ມູນຄ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ຂອງຍອດເງິນໃນກະເປົາສາມາດເປັນ "ບວກ" ຫຼື "ສູນ".
- ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ສູດການຄິດໄລ່ຈະເລືອກເອົາ "ທີ່ດີທີ່ສຸດ" ປະໂຫຍກ mnemonic ທີ່ມີຍອດບວກສໍາລັບການຂ້າມ. ຕົວຢ່າງ, ໃຫ້ເອົາສອງປະໂຫຍກເມັດທີ່ດີທີ່ສຸດແລະຂ້າມພວກມັນ, ແລກປ່ຽນພາກສ່ວນຂອງ genotypes.
ຫຼັງຈາກຂ້າມຜ່ານ, ການດໍາເນີນງານການກາຍພັນເກີດຂື້ນ, ເຊິ່ງບາງ genes ໃນ genotypes ໃຫມ່ແມ່ນມີການປ່ຽນແປງແບບສຸ່ມ. ຕົວຢ່າງ, ຫນຶ່ງໃນປະໂຫຍກເມັດພືດອາດຈະປ່ຽນແທນຄໍາສັບແບບສຸ່ມກັບຄໍາອື່ນ. ດັ່ງນັ້ນ, ໂຄງການສ້າງປະໂຫຍກ mnemonic ລຸ້ນ ໃໝ່, ເຊິ່ງຖືກປະເມີນໂດຍ AI algorithms ໂດຍອີງໃສ່ຄວາມສົມດຸນຂອງກະເປົາເງິນ. ປະໂຫຍກ mnemonic ທີ່ດີທີ່ສຸດແມ່ນຖືກສົ່ງໄປຫາຄົນລຸ້ນຕໍ່ໄປ, ແລະຂະບວນການແມ່ນຊ້ໍາອີກຄັ້ງ. ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງໂມດູນໂຄງການນັບຕັ້ງແຕ່ການເປີດຕົວແມ່ນການກວດສອບຊຸດຂອງປະຊາກອນປະໂຫຍກເມັດສົດທີ່ເລືອກໂດຍວິທີທາງພັນທຸກໍາສໍາລັບການທົດສອບປະຊາກອນໃຫມ່ຂອງປະໂຫຍກ mnemonic.
ບົດບາດຂອງວິທີການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນ AI Seed Phrase Finder ໂຄງການ
ວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ຫຼືລະບົບການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງ, ແມ່ນໃຊ້ເພື່ອສ້າງຕົວແບບທີ່ສາມາດ "ຄາດເດົາປະໂຫຍກເມັດທີ່ຖືກຕ້ອງ" ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່. ຂະບວນການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີປະໂຫຍກ mnemonic ທີ່ຖືກຕ້ອງທີ່ຮູ້ຈັກ ແລະຍອດເງິນໃນກະເປົາເງິນທີ່ສອດຄ້ອງກັນ. ຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານີ້ຖືກແບ່ງອອກເປັນຊຸດການຝຶກອົບຮົມ ແລະການທົດສອບ.
ເຄືອຂ່າຍ neural ຖືກສ້າງຂື້ນໂດຍໃຊ້ຊັ້ນຂອງ neurons ທີ່ເອົາຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນ, ເຊັ່ນຄໍາປະໂຫຍກຂອງເມັດ, ແລະສະແດງການຄາດຄະເນ (ສົມມຸດວ່າຍອດເງິນຂອງກະເປົາເງິນ). Neurons ໃນຊັ້ນຕ່າງໆແມ່ນເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍ "ນ້ໍາຫນັກ" ທີ່ກໍານົດລະດັບອິດທິພົນຂອງແຕ່ລະ neuron ໃນຊັ້ນຕໍ່ໄປ.
ໃນລະຫວ່າງຂະບວນການຝຶກອົບຮົມ, "ນ້ໍາຫນັກຂອງເຄືອຂ່າຍປະສາດ" ໄດ້ຖືກປັບໃນວິທີການທີ່ຈະຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດການຄາດຄະເນ. ນີ້ແມ່ນບັນລຸໄດ້ໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບຫນ້າທີ່ສູນເສຍ, ເຊິ່ງວັດແທກຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງມູນຄ່າທີ່ຄາດຄະເນແລະຕົວຈິງ.
ຫຼັງຈາກການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງສໍາເລັດແລ້ວ, ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຄາດຄະເນຍອດເງິນໃນກະເປົາເງິນທີ່ບໍ່ແມ່ນສູນໂດຍອີງໃສ່ປະໂຫຍກເມັດໃຫມ່. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າພວກເຮົາໄດ້ສ້າງປະໂຫຍກ mnemonic ໃຫມ່, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວສາມາດຄາດຄະເນຄວາມສົມດຸນທາງບວກຂອງກະເປົາເງິນ.
ຕົວຢ່າງ: ສົມມຸດວ່າພວກເຮົາມີຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ປະກອບດ້ວຍປະໂຫຍກຂອງແກ່ນແລະຍອດເງິນທີ່ສອດຄ້ອງກັນຂອງກະເປົາເງິນຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຮົາແບ່ງປັນຂໍ້ມູນນີ້ເຂົ້າໄປໃນຊຸດຝຶກອົບຮົມ (80% ຂອງຂໍ້ມູນ) ແລະຊຸດທົດສອບ (20% ຂອງຂໍ້ມູນ).
ໃນປັດຈຸບັນ, ພວກເຮົາກໍາລັງສ້າງເຄືອຂ່າຍ neural ປະກອບດ້ວຍຫຼາຍຊັ້ນ. ຊັ້ນຂໍ້ມູນເອົາຄໍາສັບປະໂຫຍກເມັດເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ; ຊັ້ນທີ່ເຊື່ອງໄວ້ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນນີ້; ໃນຂະນະທີ່ຊັ້ນຜົນຜະລິດຄາດຄະເນວ່າຍອດເງິນໃນກະເປົາເງິນຂອງພວກເຮົາຈະເກີນສູນ.
ຫຼັງຈາກເລືອກຊຸດຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຂອງພວກເຮົາເປັນການປ້ອນຂໍ້ມູນ ແລະ ປັບນ້ຳໜັກຂອງເຄືອຂ່າຍ neural ຂອງພວກເຮົາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງການຄາດຄະເນ, ພວກເຮົາຈຶ່ງໃຊ້ເຕັກນິກການເພີ່ມປະສິດທິພາບເຊັ່ນ: stochastic gradient descent ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຕົວແບບຂອງພວກເຮົາຫຼາຍຄັ້ງ.
ເມື່ອພວກເຮົາສໍາເລັດການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງ, ພວກເຮົາດໍາເນີນການທົດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງຕໍ່ກັບຊຸດຂໍ້ມູນພາຍນອກ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ການນໍາໃຊ້ຊຸດຂໍ້ມູນການທົດສອບເປັນການປ້ອນເຂົ້າໄປໃນຕົວແບບແລະການປຽບທຽບຍອດຄາດຄະເນຂອງມັນກັບຍອດເງິນຕົວຈິງ; ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ປຽບທຽບການຄາດຄະເນຍອດເງິນຂອງກະເປົາເງິນ "ໃນທາງບວກ" ຕໍ່ກັບສິ່ງທີ່ມີຢູ່ໃນກະເປົາເງິນ Bitcoin.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງໂຄງການພັນທຸກໍາໃນ AI Seed Phrase Finder ຊອບແວ
ການຂຽນໂປລແກລມພັນທຸກໍາ (GP) ໃຊ້ວິທີທາງພັນທຸກໍາເພື່ອສ້າງໂຄງການໂມດູນ AI generator ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດປະໂຫຍກເມັດໂດຍອັດຕະໂນມັດແລະບໍ່ມີການປັບຕົວ, ເຮັດໃຫ້ມັນເປັນວິທີການທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນການປັບປຸງປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ມີຢູ່ໂດຍບໍ່ມີການປັບຄູ່ມື.
ການຂຽນໂປລແກລມພັນທຸກໍາເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການສ້າງປະຊາກອນແບບສຸ່ມຂອງໂຄງການທີ່ສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນ. ໂປລແກລມຖືກສະແດງເປັນຕົ້ນໄມ້ທີ່ແຕ່ລະ node ເປັນຕົວແທນຂອງການດໍາເນີນງານຫຼືຫນ້າທີ່.
ຈາກນັ້ນແຕ່ລະໂຄງການຈະຖືກປະເມີນໂດຍອີງໃສ່ເງື່ອນໄຂທີ່ສ້າງຂຶ້ນກ່ອນ, ເຊັ່ນ: ການກວດສອບວ່າຍອດເງິນໃນກະເປົາເງິນຂອງມັນເກີນສູນ; ຜູ້ທີ່ສ້າງປະໂຫຍກເມັດພັນທີ່ມີຄວາມສົມດູນໃນທາງບວກໄດ້ຮັບຄະແນນສູງ.
ຫຼັງຈາກເລືອກບັນດາໂຄງການເພື່ອສົມທົບການນໍາໃຊ້ການດໍາເນີນການ crossover, ພວກມັນຖືກລວມເຂົ້າກັນໂດຍການແລກປ່ຽນຊິ້ນສ່ວນຂອງຕົ້ນໄມ້ຂອງພວກເຂົາ - ຕົວຢ່າງເຊັ່ນໂຄງການຫນຶ່ງສາມາດສົ່ງຫນ້າທີ່ສ້າງປະໂຫຍກ mnemonic ຂອງມັນໄປຫາໂຄງການອື່ນ.
ຫຼັງຈາກການຂ້າມຜ່ານ, ການດໍາເນີນງານການກາຍພັນເກີດຂຶ້ນໃນທີ່ບາງສ່ວນຂອງຕົ້ນໄມ້ຂອງໂຄງການໃຫມ່ແຕ່ລະຄົນໄດ້ຮັບການປ່ຽນແປງຢ່າງສຸ່ມ – ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງການເພີ່ມຫຼືການລົບອາດຈະເກີດຂຶ້ນໂດຍບໍ່ມີການເຕືອນໄພ!