Merhaba ve bu öğreticiye hoş geldiniz.
Pekâlâ, AI'mız var, eğitim almaya hazır.
Ve eğitimin ilk adımı tecrübelerimizi tekrarlamaktır.
Bu yüzden yavaş yavaş oraya gidiyoruz.
Eğitim ve iyi haber, deneyimin tekrar uygulanmasına ilişkin bir versiyonumuz olması.
Hatta hatırlattığım uygunluk uyarlamasına göre adapte edilmiş bir tekniktir ve q değerlerini öğrenmek
yerine her geçişi her 10 geçişte öğrenir.
Yani temelde daha önce olduğu gibi.
Ancak, her adım için tek bir kelimeyle tek bir hedef belirlemek yerine on adımın birikimli
bir hedefi ve 10 basamağın birikimli ödülüne sahip olacağız ve her seferinde 10 basamağı öğreneceğiz.
Dolayısıyla, daha önce olduğu gibi birer geçiş yerine 10 basamağı öğreniyoruz.
Ve bununla harikalar yaratacağım ve bu, eğitim süreci için bazı mucizeler yaratacaktır.
Eğitimin çok daha az zaman alacağı biliyorsun.
Bu teknik sayesinde, deneyimsizlik tekrarını her 10 adımda öğrenmekte olduğumuzu belirtmek zorundayız.
Bu nedenle, bu deneyim yeniden oynatma deneyimi yeniden oynatmanın klasik bir uygulaması değildir.
Kendinden tahrikli bir araba gibi.
Bu 10 aşamalı öğrenmeyi göz önüne alan bir deneyim yeniden oynatma uygulamasıdır
ve bu nedenle, bu deneyimde, AI ilerlemesini 10 basamakla gerçekleştiren iki sınıfı bir
sınıfa göreceksiniz; böylece, bu 10 basamakta ödüllerin toplamı sağlanabiliyor.
Bu birinci sınıftır ve bu sınıfa ihtiyacımız var çünkü bu 10 basamağı,
oynadığımız deneyim için sınıfta uygulayan replay hafıza sınıfına eklemeliyiz ve hafızanın aynı zamanda
biz olduğumuz gerçeğini de hesaba kattığımızdan emin olalım. 10 adımda öğrenme.
Bu nedenle deneyim tekrarının uygulanmasında bu iki sınıfı bulacaksınız, ancak
bu sadece 10 aşamalı olarak öğrenildiğimizi ve hafızaya alınması gerektiğini hesaba katmak içindir.
Bu yüzden hafızamızdan bahsedelim, onu yaratalım.
Hafızadaki hafızamızı arayacağız ve hafıza, tekrar çalma hafıza aktarımının bir nesnesi olacak ve yeniden oynatma
hafıza sınıfı bu deneyim yeniden oynatmanın bir sınıfıdır.
Ve bu yüzden hissettim deneyim tekrarlama davranışını ilk önce alıyorum ve burada tekrar hafıza sınıfını
alıyorum.
Mükemmel.
Ve şimdi ilk argümanın iki argüman koymamız gerektiğini ve anahtar değerleri öğrenmeye başlayacağımız
adımların sayısına tek tek basmamız gerektiğini görebilirsiniz.
Yani, hedefi topladığımız ve istediğimiz adım sayısını biliyorsunuz.
Birikimli bir hedefe ve birikimli ödüle sahip olacağız ve ikinci
argüman, belleğin büyüklüğü olan kapasitedir.
Örneğin, burada on bin kişiyi görebiliriz.
Dolayısıyla, kapasite 10000'e eşitse, o zaman 10000'lük bir boyuta sahip olacağız
ve bu nedenle, göz tarafından gerçekleştirilen 10000 basamağın hafızasını alacağız demektir.
Ancak yine de her geçişi öğreneceğiz.
basamağı öğreneceğiz ve burada, daha önce karşılaştırıldığında burada sunduğumuz bu yeni özellik.
Hafızadaki bu son 10000 basamaktaki her on
Sadece bu tekrarlama hafızası hünerini almadan önce ve burada her tekrar tekrar hafıza puanı, artı her
10 adımda öğrendiğim bu numara var ve on adımın hepsini öğreneceğiz
ve onu hafızada yapacağız. son 10000 adım.
Ve bu deneyimli tekrar oynama özelliği ile kombine edilemezlik özellikleriyle 10 adımla eğitim performansını
önemli ölçüde artıracaktır.
Bu iki argümanla son bulalım.
İlki olan ve adımlar ve bu eşit olacaktır.
Fakat şimdi şunu söyleyelim ve adımlar, bunun hemen ardındaki adımı belirleyecektir; bu, gerçekte, son adım ilerleme
sınıfı olan ve on adımlar boyunca ilerleme kaydetmeye izin veren bu deneyim yeniden
oluşturma dosyasının diğer sınıfının bir kıskanç olacağıdır.
Ve 10 basamaktayken, 10 basamaktaki kümülatif ödülleri elde etmek için on basamaktaki
kelimeleri seslendirecegimizi hatirlayin.
Ve bu tamamen uygunluk testi.
Şimdi yapmamız gereken bu adımları burada oluşturmak ve bu deneyim ilerleme dosyasında sahip
olduğumuz ikinci aşamada adım ilerleme olanağı yaratmak.
Şimdi, bu aşamaları oluşturacağız ve bu, oynadığımız deneyimlerimizden tekrar alacağımız
adım ilerleme sınıfının bir nesnesi olacak.
Oraya gidiyoruz.
Bu ilerlemeyi önleme sınıfı ve şimdi aldığımız çevrenin bulunduğu ortamı
koymamız gerektiğini gördüğünüz gibi üç argüman koymalıyız.
O halde ikinci argüman AI'mız ve bu elbette burada U'da
inşa ettiğimiz AI olacaktır. S. ve son argüman bu aşamada, burada her 10
adımın her 10 geçişinde öğrenmek için bildiğiniz 10 adımın olmasını istediğimizi belirteceğiz.
Öyleyse bu argümanlarla yardım edelim.
İlki çevre, bu da azim ve tamamdır.
Sonra ikincisi, AI AI olur ve biz ai ai'yi saydığımızı.
Burada olanlar.
Dolayısıyla adım ilerleme sınıfının ve bu ai ai'nin argümanının adı budur.
İşte bizim ai ai.
Yaptığımız ve son argümanımız yığını ve 10'a eşittir.
Tamam.
Dolayısıyla şu an hafızada 10 basamaktaki bir öğrenme olduğunu ve 10 basamaklı
bu öğrenmeye uygunluk izi denildiğini hesaba katıyoruz.
Bu yüzden burada gelişmiş şeyler üzerinde çalışıyoruz.
Unutma, çünkü Dume olmaya çalışıyoruz, bu bir parça pasta yapmak gibi bir şey değil.
Bu yüzden, çalışmasını sağlamak için bu ileri tekniklerimize ihtiyacımız var.
Şimdi neredeyse hazırız.
ve yani 10000 adam söyleyelim ki 10000 büyüklüğüne sahip olacağız, yani
hafızanın son AI tarafından gerçekleştirilen 10000 adım ve bu bize çok sayıda üretmemizi sağlayacak.
Aslında LGBT tepsilerini uygulamakla ilgili bir sonraki adıma geçmeden önce, dahil etmemiz gereken
tek şey elbette kapasite
Hatırladığım kadarıyla basit bir işlevi vardı.
Hafızanın 10000 geçiş içerdiğini biliyorsunuz ancak göz eğitmek için, bu sefer 10
geçişten önce çok sayıdaki on geçiş sayısını örnekleyeceğiz ve 10
geçişin bu küçük gruplarını 10000 basamaktan oluşan belleğe örnekleyeceğiz .
Pekâlâ, şimdi uygunluğun izini uygulamakla ilgili bir sonraki adıma geçmeye hazır olduğumuzu
tahmin ediyorum.
Yani burada biraz macera yaşayacağız.
Bu basit bir uygulama olmayacaktır.
İyi bir mola verin, hazır olduğunuzda buna saldırabiliriz.
Ve o halde tadını çıkarın.