Hallo und herzlich willkommen zu diesem Tutorial.
Jetzt haben wir unsere KI, die bereit ist, trainiert zu werden.
Der erste Schritt des Trainings besteht darin, unsere Erfahrungswiederholung festzulegen.
Wir kommen also langsam dorthin.
Das Training und die gute Nachricht ist, dass wir eine Version von Experience Replay implementiert haben.
Außerdem ist das an die Berechtigungsspur angepasst, an die ich mich erinnere, eine Technik, bei
der jeder q-Übergang alle 10 Übergänge gelernt wird.
Im Grunde ist das genau das gleiche wie zuvor.
Aber anstatt nur ein einziges Ziel für jeden Schritt ein einzelnes Wort zu haben, haben wir ein kumulatives Ziel von
zehn Schritten und eine kumulative Belohnung von 10 Schritten, und wir werden jedes Mal über die 10 Schritte lernen.
Wir lernen also an Übergängen 10 Schritte anstatt einer wie zuvor.
Und damit werde ich Wunder wirken, und das wird einige Wunder für den Trainingsprozess bewirken.
Sie wissen, dass das Training viel weniger Zeit in Anspruch nimmt.
Dank dieser Technik müssen wir jedoch eine Unerfahrenheit angeben, die wir alle 10 Schritte lernen.
Deshalb ist diese Erlebniswiedergabe keine klassische Implementierung der Erfahrungswiedergabe.
Wie für ein selbstfahrendes Auto.
Es handelt sich hierbei um eine Implementierung von Erlebniswiederholungen, die diese 10 Lernschritte berücksichtigt. Daher
finden Sie in dieser Erfahrungswiederholungsdatei zwei Klassen, eine Klasse, die Ihre KI mit zehn Schritten vorwärts
bringt, damit sie die Belohnungen dieser 10 Schritte zusammenfassen kann.
Das ist die erste Klasse, und wir brauchen diese Klasse, weil wir diese 10 Schritte in die
Wiederholungsspeicherklasse einbeziehen müssen. Dies ist die Klassenraumimplementierung für die Erfahrung, die wir spielen. So stellen wir sicher, dass
der Speicher auch die Tatsache berücksichtigt, dass wir es sind Lernen in 10 Schritten.
Deshalb werden Sie in dieser Implementierung von Experience Replay zwei Klassen finden. Dies
ist jedoch nur zu berücksichtigen, dass wir in 10 Schritten lernen und das auch im Speicher berücksichtigt werden muss.
Wenn wir von unserer Erinnerung sprechen, lassen Sie uns es schaffen.
Wir werden unser Gedächtnis nennen, und das Gedächtnis wird ein Objekt des Replay-Memory-Cast sein, und
die Replay-Memory-Klasse ist eine Klasse dieser Erlebniswiedergabe.
Und so nehme ich zuerst dieses gefühlte Replay-Verhalten, und da nehme ich die Replay-Memory-Klasse.
Perfekt.
Und jetzt können Sie sehen, dass wir zwei Argumente einsetzen müssen. Das erste Argument ist und Schritte, die genau der
Anzahl der Schritte entsprechen, für die wir die Schlüsselwerte lernen werden.
Sie kennen also die Anzahl der Schritte, auf denen wir das Ziel sammeln und die wir wollen.
Wir haben ein kumulatives Ziel und die kumulative Belohnung. Das zweite Argument ist die Kapazität,
die der Größe des Speichers entspricht.
So sehen wir hier beispielsweise Zehntausende.
Wenn also die Kapazität 10000 entspricht, bedeutet dies, dass wir eine Größe von 10000
haben werden. Das bedeutet, dass wir die 10000 Schritte speichern werden, die vom Auge ausgeführt werden.
Aber auch hier werden wir nicht jeden Übergang lernen.
Wir werden alle zehn Schritte entlang dieser letzten 10000 Speicherschritte lernen, und genau das ist die
neue Funktion, die wir hier im Vergleich zu früher vorstellen.
Bevor wir nur diesen Replay - Gedächtnis - Trick hatten, haben wir diesen Replay - Gedächtnis - Trick
zusammen mit diesem Trick, den ich alle zehn Schritte gelernt habe, und wir
werden alle zehn Schritte lernen letzte 10000 Schritte.
Und diese erfahrene Wiederholung kombiniert mit unzugänglichen Merkmalen mit 10 Schritten wird die Trainingsleistung
erheblich verbessern.
Schluss mit diesen beiden Argumenten.
Der erste ist und Schritte und das wird gleich sein.
Aber jetzt lassen Sie uns sagen, und die Schritte geben an, welcher Schritt genau danach ist, dass es tatsächlich
eine Ablehnung der anderen Klasse dieser Erlebniswiedergabedatei ist, die die Fortschrittsklasse für den Endschritt darstellt und
die den Fortschritt in zehn Schritten ermöglicht.
Denken Sie daran, dass wir in den 10 Schritten die Wörter auf den zehn Schritten erklingen lassen, um die kumulativen Belohnungen
über 10 Schritte zu erhalten.
Und das ist genau der Eignungstest.
Jetzt müssen wir diese Schritte hier erstellen, und wir erstellen sie mit der zweiten Klasse, die wir in dieser
Replay-Datei mit Erfahrung haben, die einen schrittweisen Fortschritt darstellt.
Also werden wir jetzt Schritte erstellen, und dies wird ein Objekt der Schrittfortschrittsklasse sein,
die wir wieder aus unserer Erfahrung ziehen.
Da gehen wir.
Das ist also die Anti-Progress-Klasse, und jetzt müssen wir drei Argumente hinzufügen, da Sie sehen können, dass
wir die Umgebung, die die Umgebung ist, die wir importiert haben.
Dann ist das zweite Argument unsere KI, und dies wird natürlich die KI sein, die wir
hier in der U gebaut haben. S. und das letzte Argument ist ein Schritt in diesem Punkt. Hier geben wir
an, dass wir möchten, dass 10 Schritte, die Sie kennen, alle 10 Schritte, dh alle 10 Übergänge, gelernt werden.
Lasst uns mit diesen Argumenten helfen.
Der erste ist die Umwelt und das ist Schicksal und in Ordnung.
Dann ist die zweite unsere AI AI und wir haben ai ai gezählt.
Das ist der hier.
Dies ist also nur der Name des Arguments der Schrittfortschrittsklasse und dieses Ai-Ai.
Hier ist unser ai ai.
Das eine, das wir gebaut haben, und das letzte Argument ist und stack und das entspricht 10.
Gut.
Wir berücksichtigen also gerade jetzt im Gedächtnis, dass es in 10 Schritten ein Lernen gibt und
dieses Lernen in 10 Schritten als Eignungsverfolgung bezeichnet wird.
Also arbeiten wir hier wirklich an den fortgeschrittenen Sachen.
Aber denk dran, weil wir versuchen, Dume zu sein, das ist nichts anderes als ein Stück Kuchen zu machen.
Wir brauchen also diese fortgeschrittenen Techniken, damit es funktioniert.
Jetzt sind wir fast fertig.
Bevor wir zum nächsten Schritt übergehen, bei dem es tatsächlich um die Implementierung von LGBT-Fächern
geht, müssen wir nur die Kapazität einbeziehen. Das heißt, sagen wir 10000 Mann. Wir werden eine Größe von 10000 haben,
was bedeutet, dass der Speicher den letzten enthält 10000 Schritte, die von der KI ausgeführt werden, und die
uns ermöglichen, einige zu erzeugen.
Soweit ich mich erinnere war eine einfache Funktion.
Sie wissen, dass der Speicher 10000 Übergänge enthält, aber um das Auge zu trainieren, werden wir so viele Stapel
von zehn Übergängen abtasten, die nicht vor zehn Übergängen verglichen wurden, und wir werden diese kleinen
Stapel von 10 Übergängen in einen aus 10000 Schritten bestehenden Speicher abtasten .
Nun gut, jetzt denke ich, dass wir bereit sind, zum nächsten Schritt überzugehen, bei dem es um die Implementierung der
Berechtigungsnachverfolgung geht.
Also werden wir hier ein bisschen Abenteuer haben.
Dies wird keine einfache Implementierung sein.
Also machen Sie eine gute Pause und wenn Sie bereit sind, können wir das angreifen.
Und dann genießen Sie es.