长短期记忆

然而，RNN的计算能力使它们很难训练。由于梯度爆发和梯度消失，训练一个RNN是相当困难的。当我们进行多层反向传播时，梯度的大小会发生什么变化？如果权重很小，则梯度将指数缩小。如果权重很大，梯度将成指数增长。典型的前馈神经网络可以应付这些指数效应，因为它们只有很少的隐藏层。然而，在训练长序列的RNN中，梯度很容易爆炸或消失。即使初始权重选的很好，也很难检测到依赖于多个时间步长前的输入的当前目标输出，所以RNN难以处理序列中的长程依赖。基本上有4种有效的方法来学习RNN：长短期记忆：将RNN用于长期记忆值的小模块。Hessian Free优化：通过使用酷炫的优化器来处理梯度消失问题，该优化器可以检测具有更小曲率的微小梯度。回声状态网络：通过谨慎地初始化层之间的连接（输入->隐层、隐层->隐层、输出->隐层），确保隐藏状态有巨大的弱耦合震荡存储，可以通过输入选择性地驱动这些振荡器。利用动量进行良好的初始化：像回声状态网络一样进行初始化，然后使用动量学习所有连接。4.长短期记忆网络Hochreiter和Schmidhuber（1997）通过构建长短期记忆网络，解决了获取RNN长时间记忆（如数以百计的时间步长）的问题。他们使用具有乘法相互作用的逻辑和线性单元来设计存储器单元。每当「写入」门打开时，信息就会进入单元。当「保持」门打开，信息将在单元中保持。信息可以通过打开「读取」门而从单元中读取。

长短期记忆(LSTM)单元使用具有自连接的线性单元，其恒定权重为1.0。这使得流入该自循环单元的值（前向传递）或梯度（后向传递）可以无限期地保留（输入或误差乘以1.0仍然具有相同的值；因此，前一个时间步的输出或误差与下一个时间步的输出相同），以便在最需要的时间可以准确地检索该值或梯度。这种自我循环单元，即存储单元，提供了一种可以存储过去数十个时间步长的信息的存储器。这对于许多任务来说非常强大，例如对于文本数据，LSTM单元可以存储前一段中包含的信息并将该信息应用于当前段落中的句子。此外，深度网络中的一个常见问题是“梯度消失”问题，即梯度逐层变得越来越小，直至太小而无法影响最深层。借助LSTM中的存储单元，我们拥有连续的梯度流（误差保持其值），从而消除了梯度消失问题，并能够从数百个时间步长的序列中进行学习。然而，有时我们想丢弃存储单元中的信息，替换成更新的、更相关的信息。同时，我们不想通过向网络释放不必要的信息来混淆网络的其他部分。为了解决这个问题，LSTM单元有一个遗忘门，它会删除自循环单元中的信息，而不将信息释放到网络中（见图1）。这样，我们就可以丢弃不造成混乱的信息，并为新的记忆腾出空间。遗忘门通过将0（删除）和1（保留所有内容）之间的数字乘以存储单元的值来实现此目的。（存储单元）确切的值由当前输入和前一个时间步长的LSTM单元输出所决定。在其他时候，存储单元包含需要在许多时间步长内保持完整的a。为此，LSTM添加了另一个门，即输入门或写入门，该门可以关闭，以便没有新信息流入存储单元（参见图1）。这样，存储单元中的数据就可以得到保护，直到需要为止。

"智能体"（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个非常重要的概念。它指的是一种能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体。智能体可以是软件程序，也可以是硬件设备。以下是对智能体的详细介绍：[heading3]智能体的定义[content]智能体是一种自主系统，它可以通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在LLM支持的自主Agent系统中，LLM充当Agents的大脑，并辅以几个关键组成部分：规划子目标和分解：Agents将大型任务分解为更小的、可管理的子目标，从而能够有效处理复杂的任务。反思和完善：Agents可以对过去的行为进行自我批评和自我反思，从错误中吸取教训，并针对未来的步骤进行完善，从而提高最终结果的质量。记忆短期记忆：所有的上下文学习都是利用模型的短期记忆来学习。长期记忆：这为Agents提供了长时间保留和回忆（无限）信息的能力，通常是通过利用外部向量存储和快速检索来实现。工具使用Agents学习调用外部API来获取模型权重中缺失的额外信息（通常在预训练后很难更改），包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。