أهلا ومرحبا بكم في هذا البرنامج التعليمي.
حسنًا ، الآن لدينا أعيننا.
إنه جاهز للتدريب.
والخطوة الأولى من التدريب هي إعداد تجربة إعادة التشغيل.
لذلك نحن نصل إلى هناك ببطء.
التدريب والخبر السار هو أن لدينا نسخة مطبقة من تجربة إعادة التشغيل.
إلى جانب ذلك تم تكييفه لتتبع الأهلية ، والذي أذكره بأنه أسلوب بدلاً من تعلم قيم التلميح
، كل انتقال يتعلمه ، كل عشر انتقالات.
هذا هو بالضبط نفس الشيء من قبل.
لكن بدلاً من الحصول على هدف واحد ، مكافأة واحدة لكل خطوة ، سيكون لدينا هدف تراكمي
على عشر خطوات ومكافأة تراكمية على عشر خطوات ، وسنتعلم في الخطوات العشر في كل مرة.
لذلك نحن نتعلم من خلال عشر انتقالات ، عشر خطوات بدلاً من خطوة واحدة كما في السابق.
وبهذا ستعمل أعيننا على صنع العجائب وهذا سيجعل بعض العجائب لعملية التدريب.
كما تعلم ، سيستغرق التدريب وقتًا أقل بكثير بفضل هذه التقنية.
لكن علينا أن نحدد تجربة ، نعيدها إلى أننا نتعلم كل عشر خطوات.
ولهذا السبب فإن إعادة هذه التجربة ليست تطبيقًا كلاسيكيًا لإعادة تشغيل التجربة مثل تلك الخاصة بالسيارة
ذاتية القيادة.
إنها تجربة إعادة التنفيذ مع مراعاة هذه الخطوات العشر للتعلم ، وبالتالي ستجد
في هذه التجربة صفين ، فئة واحدة تجعل عينك تتقدم خلال عشر خطوات حتى تتمكن من تلخيص
المكافآت التي لوحظت في هذه الخطوات العشر.
هذه هي الدرجة الأولى.
ونحتاج إلى هذه الفئة لأننا نحتاج إلى تضمين هذه الخطوات العشر في فئة ذاكرة إعادة التشغيل ، وهي الفئة
التي نطبقها لإعادة تشغيل التجربة.
وبهذه الطريقة نتأكد من أن الذاكرة تأخذ أيضًا في الحسبان حقيقة أننا نتعلم في
عشر خطوات.
لهذا السبب ستجد فئتين في تطبيق إعادة التجربة هذا.
ولكن هذا فقط لأخذ في الاعتبار أننا نتعلم من خلال عشر خطوات ، ويجب أن يؤخذ ذلك في الاعتبار
أيضًا في الذاكرة.
لذا بالحديث عن ذاكرتنا ، فلنقم بإنشائها.
سنقوم باستدعاء ذاكرتنا.
وهكذا ستكون الذاكرة عنصرًا في فئة ذاكرة إعادة التشغيل.
وفئة ذاكرة إعادة التشغيل هي فئة من هذه التجربة إعادة تشغيل الملف P.
ولذا فإنني آخذ هذا الملف أولاً من ذوي الخبرة في إعادة التشغيل.
ثم.
Dutt وهذا هو المكان الذي آخذ فيه فصل ذاكرة إعادة التشغيل.
في احسن الاحوال.
والآن ، كما ترى ، لدينا مُدخلان ، وسيطان.
الحجة الأولى هي والخطوات التي تتوافق تمامًا مع عدد الخطوات التي
سنتعلم فيها قيم Q.
إذن ، كما تعلمون ، عدد الخطوات التي نراكم عليها الهدف والمكافأة.
لذلك سيكون لدينا هدف تراكمي والمكافأة التراكمية.
ثم الحجة الثانية هي السعة التي تمثل حجم الذاكرة.
على سبيل المثال ، يمكننا هنا رؤية 10000.
لذلك إذا كانت السعة تساوي 10000 ، فهذا يعني أن الذاكرة سيكون حجمها 10000.
وبالتالي هذا يعني أننا سنحصل على ذاكرة أقل بـ 10000 خطوة قام بها الذكاء الاصطناعي.
لكن مرة أخرى ، لن نتعلم كل انتقال.
سوف نتعلم كل عشر خطوات من بين هذه الخطوات العشرة آلاف الأخيرة للذاكرة.
وهذه هي بالضبط هذه الميزة الجديدة التي نقدمها هنا مقارنة بما سبق.
من قبل ، كان لدينا فقط خدعة إعادة الذاكرة هذه.
وهنا لدينا خدعة إعادة تشغيل الذاكرة ، بالإضافة إلى هذه الحيلة لتعلم كل عشر خطوات.
وسنتعلم كل عشر خطوات وسنقوم بذلك في الذاكرة المكونة من آخر
10000 خطوة.
وهذه إعادة التجربة التي يتم دمجها مع تتبع الأهلية بعشر خطوات ستؤدي إلى تحسين أداء
التدريب بشكل كبير.
لذلك دعونا ندخل هاتين الحجتين.
الخطوة الأولى هي الخطوات والتي ستكون مساوية لما هو الآن ، دعنا نقول ، والخطوات.
سنحدد ما هو وخطوة بعد ذلك مباشرةً ، سيكون في الواقع كائنًا من الفئة الأخرى لملف
إعادة تشغيل التجربة ، وهو فئة MN Step Progress ، والذي يسمح بإحراز تقدم AI خلال
عشر خطوات.
وتذكر أنه خلال الخطوات العشر سنلخص المكافآت تحت عشر خطوات للحصول على المكافآت التراكمية
على مدى عشر خطوات ، وهذا هو بالضبط تتبع الأهلية.
والآن ما يتعين علينا القيام به هو إنشاء هذا والخطوات هنا وننشئه مع الفصل الثاني الذي لدينا
في ملف إعادة تشغيل التجربة هذا ، وهو قيد التقدم.
لذلك سنقوم الآن بإنشاء خطوات نهائية.
مثله.
وسيكون هذا أحد عناصر فصل MN Step Progress الذي نأخذه مرة أخرى من تجربتنا.
إعادة الملف.
هناك نذهب.
هذه هي الخطوة النهائية.
فئة التقدم.
والآن علينا إدخال ثلاث حجج.
كما ترون ، علينا إدخال البيئة ، وهي بيئة العذاب التي استوردناها هنا.
ثم الحجة الثانية هي الذكاء الاصطناعي الخاص بنا وسيكون هذا بالطبع هو الذكاء الاصطناعي الذي أنشأناه هنا في
قسم المعاينة.
والحجة الأخيرة هي نهاية الخطوة.
وهذا هو المكان الذي سنحدد فيه أننا نريد عشر خطوات ، كما تعلمون ، لتعلم كل عشر خطوات.
أي كل عشر انتقالات.
لذلك دعونا ندخل هذه الحجج.
الأول هو البيئة ، وهذا هلاك.
حسنًا ، الثاني هو الذكاء الاصطناعي الخاص بنا والذي أطلقناه عليه اسم الذكاء الاصطناعي.
هذا هو هنا.
إذن هذا هو مجرد اسم وسيطة فئة تقدم الخطوة النهائية.
وهذا الذكاء الاصطناعي هنا هو الذكاء الاصطناعي الخاص بنا ، الذي بنيناه.
ثم تكون الوسيطة الأخيرة هي خطوة النهاية ، وهي تساوي عشرة.
حسنا.
لذا في الوقت الحالي ، نحن فقط نأخذ في الاعتبار في الذاكرة أن هناك تعلمًا في عشر خطوات.
وهذا التعلم على عشر خطوات يسمى تتبع الأهلية.
لذلك نحن نعمل حقًا على الأشياء المتقدمة هنا.
لكن تذكر أنه لأننا نحاول أن نكون أغبياء ، فهذا لا يشبه صنع قطعة من الكعكة.
لذلك نحن بحاجة إلى هذه التقنيات المتقدمة لإنجاحها.
لذلك نحن الآن جاهزون تقريبًا قبل الانتقال إلى الخطوة التالية ، والتي ستكون في الواقع حول تنفيذ
تتبع الأهلية.
الشيء الوحيد الذي يتعين علينا تضمينه هو السعة ، بالطبع ، وهذا هو ، لنقل ، 10000.
سيكون حجم الذاكرة 10000 ، مما يعني أن الذاكرة ستحتوي على آخر 10000 خطوة قام بها الذكاء الاصطناعي
وهذا سيسمح لنا بتوليد بعض الدفعات الصغيرة.
كما تتذكر ، مع وظيفة العينة ، كما تعلم ، تحتوي الذاكرة على 10000 انتقال ، ولكن لتدريب الذكاء الاصطناعي
، سنقوم بأخذ عينات من بعض المجموعات الصغيرة المكونة من عشرة انتقالات ، وليس واحدة مقارنة قبل عشر انتقالات
هذه المرة.
وسنقوم بتجربة هذه المجموعات الصغيرة المكونة من عشر انتقالات في الذاكرة المكونة من 10000 خطوة أخيرة.
حسنا.
لذا أعتقد الآن أننا مستعدون للانتقال إلى الخطوة التالية ، والتي تتعلق بتنفيذ تتبع
الأهلية.
لذلك سنخوض بعض المغامرة هنا.
لن يكون هذا تنفيذًا بسيطًا.
لذا خذ استراحة جيدة.
وعندما تكون جاهزًا ، يمكننا مهاجمة هذا.
حتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.