Xin chào và chào mừng đến với hướng dẫn này.
Được rồi, bây giờ chúng ta có mắt của mình.
Nó đã sẵn sàng để được đào tạo.
Và bước đầu tiên của quá trình đào tạo là thiết lập chơi lại trải nghiệm.
Vì vậy, chúng tôi đang dần đến đó.
Khóa đào tạo và tin tốt là chúng tôi có một phiên bản phát lại trải nghiệm được triển khai.
Bên cạnh đó, nó được điều chỉnh để theo dõi tính đủ điều kiện, mà tôi nhắc nhở là một kỹ thuật mà thay vì học các giá trị
gợi ý, mỗi lần chuyển đổi sẽ học nó, cứ mỗi 10 lần chuyển đổi.
Vì vậy, về cơ bản đó là hoàn toàn giống như trước đây.
Nhưng thay vì có một mục tiêu duy nhất, một phần thưởng duy nhất cho mỗi bước, chúng ta sẽ có một
mục tiêu tích lũy trên mười bước và phần thưởng tích lũy trên mười bước, và chúng ta sẽ học trên mười bước mỗi lần.
Vì vậy, chúng ta đang học về mười chuyển đổi, mười bước thay vì một như trước đây.
Và với điều này mắt của chúng ta sẽ hoạt động kỳ diệu và điều đó sẽ tạo nên một số điều kỳ diệu cho quá trình luyện tập.
Bạn biết đấy, việc đào tạo sẽ mất ít thời gian hơn rất nhiều nhờ vào kỹ thuật này.
Nhưng chúng ta phải chỉ định một kinh nghiệm, hãy phát lại mà chúng ta đang học sau mỗi mười bước.
Vì vậy, đó là lý do tại sao việc phát lại trải nghiệm này không phải là cách triển khai cổ điển của việc phát lại trải nghiệm như cách
chơi dành cho xe tự lái.
Đây là một triển khai phát lại trải nghiệm có tính đến việc học mười bước này và do đó bạn sẽ
tìm thấy trong tệp phát lại trải nghiệm này hai lớp, một lớp giúp mắt bạn tiến bộ trong mười bước để nó
có thể tổng hợp các phần thưởng quan sát được trên mười bước này.
Đó là lớp học đầu tiên.
Và chúng ta cần lớp này vì chúng ta cần bao gồm mười bước này trong lớp bộ nhớ phát lại, là lớp mà
chúng ta triển khai để phát lại trải nghiệm.
Và đó là cách chúng tôi đảm bảo rằng bộ nhớ cũng tính đến thực tế là chúng tôi đang học
trên mười bước.
Vì vậy, đó là lý do tại sao bạn sẽ tìm thấy hai lớp trong việc triển khai phát lại trải nghiệm này.
Nhưng đó chỉ là tính đến việc chúng ta đang học trên mười bước, và điều đó cũng phải được
tính đến trong bộ nhớ.
Vì vậy, nói về trí nhớ của chúng ta, hãy tạo ra nó.
Chúng ta sẽ gọi bộ nhớ của chúng ta.
Và như vậy bộ nhớ sẽ là một đối tượng của lớp bộ nhớ phát lại.
Và lớp bộ nhớ phát lại là một lớp của tệp P phát lại trải nghiệm này.
Và vì vậy, trước tiên tôi sẽ thực hiện lần phát lại tệp có kinh nghiệm này.
Sau đó.
Dutt Và đó là nơi tôi học lớp bộ nhớ phát lại.
Hoàn hảo.
Và bây giờ, như bạn thấy, chúng ta có hai đầu vào, hai đối số.
Đối số đầu tiên là và các bước tương ứng chính xác với số bước mà chúng ta sẽ tìm
hiểu các giá trị Q.
Vì vậy, bạn biết đấy, số bước mà chúng tôi tích lũy mục tiêu và phần thưởng.
Vì vậy, chúng ta sẽ có một mục tiêu tích lũy và phần thưởng tích lũy.
Và đối số thứ hai là dung lượng là kích thước của bộ nhớ.
Ví dụ, ở đây chúng ta có thể thấy 10.000.
Vì vậy, nếu dung lượng bằng 10.000, điều đó có nghĩa là bộ nhớ sẽ có kích thước 10.000.
Và do đó, điều đó có nghĩa là chúng ta sẽ nhận được bộ nhớ ít hơn 10.000 bước được thực hiện bởi AI.
Nhưng một lần nữa, chúng ta sẽ không tìm hiểu mọi quá trình chuyển đổi.
Chúng ta sẽ học mười bước một trong số 10.000 bước cuối cùng của bộ nhớ.
Và đó chính xác là tính năng mới này mà chúng tôi giới thiệu ở đây so với trước đây.
Trước đây, chúng tôi chỉ có thủ thuật bộ nhớ phát lại này.
Và ở đây chúng tôi có thủ thuật ghi nhớ phát lại này, cùng với mẹo học mười bước một lần này.
Và chúng ta sẽ học mười bước một lần và chúng ta sẽ làm điều đó trong bộ nhớ bao
gồm 10.000 bước cuối cùng.
Và điều này được thực hiện lại theo kinh nghiệm kết hợp với một dấu vết đủ điều kiện với mười bước sẽ cải thiện
đáng kể hiệu suất đào tạo.
Vì vậy, hãy nhập hai đối số này.
Bước đầu tiên là một bước và nó sẽ bằng với những gì hiện tại, giả sử và các bước.
Chúng tôi sẽ chỉ định bước nào và bước nào ngay sau đó nó thực sự sẽ là một đối tượng của lớp
khác của tệp phát lại trải nghiệm này, là lớp Tiến trình Bước MN và cho phép thực hiện tiến trình AI
trong mười bước.
Và hãy nhớ rằng, trong mười bước, chúng tôi sẽ tổng hợp phần thưởng dưới mười bước để nhận phần thưởng tích
lũy trong mười bước và đó chính xác là dấu vết đủ điều kiện.
Vì vậy, bây giờ những gì chúng ta phải làm là tạo cái này và các bước ở đây và chúng ta tạo nó bằng lớp thứ hai mà
chúng ta có trong tệp phát lại trải nghiệm này, đang trong quá trình thực hiện.
Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ tạo các bước kết thúc.
Như thế này.
Và đây sẽ là một đối tượng của lớp MN Step Progress mà chúng tôi lấy lại từ kinh nghiệm của mình.
Phát lại tệp.
Chúng ta bắt đầu.
Vậy là xong bước cuối cùng.
Tiến trình lớp học.
Và bây giờ chúng ta phải nhập ba đối số.
Như bạn có thể thấy, chúng tôi phải nhập môi trường, đó là môi trường diệt vong ở đây mà chúng tôi đã nhập.
Sau đó, đối số thứ hai là AI của chúng tôi và đây tất nhiên sẽ là AI mà chúng tôi đã xây dựng ngay tại đây
trong phần xem trước.
Và đối số cuối cùng là bước kết thúc.
Và đây, đó là nơi chúng tôi sẽ chỉ định rằng chúng tôi muốn có mười bước, bạn biết đấy, để học mỗi mười bước.
Tức là cứ mười lần chuyển đổi.
Vì vậy, hãy nhập các đối số này.
Điều đầu tiên là môi trường, và đó là sự diệt vong.
Và được rồi, cái thứ hai là AI của chúng tôi và chúng tôi gọi nó là AI.
Đó là một trong những ở đây.
Vì vậy, đây chỉ là tên của đối số của lớp tiến trình bước cuối.
Và AI này ở đây là AI của chúng tôi, AI mà chúng tôi đã xây dựng.
Và sau đó đối số cuối cùng là bước kết thúc, và đó là bằng mười.
Được rồi.
Vì vậy, ngay bây giờ, chúng tôi chỉ ghi nhớ trong ký ức rằng có một sự học hỏi về mười bước.
Và việc học qua mười bước này được gọi là theo dõi tính đủ điều kiện.
Vì vậy, chúng tôi thực sự đang nghiên cứu những thứ nâng cao ở đây.
Nhưng hãy nhớ rằng vì chúng ta đang cố gắng trở nên ngu ngốc, điều đó chẳng khác gì làm một miếng bánh.
Vì vậy, chúng tôi cần những kỹ thuật tiên tiến này để làm cho nó hoạt động.
Vì vậy, bây giờ chúng ta gần như đã sẵn sàng trước khi chuyển sang bước tiếp theo, thực sự sẽ là về việc triển khai theo
dõi tính đủ điều kiện.
Điều duy nhất mà chúng ta phải bao gồm tất nhiên là dung lượng, và đó là 10.000.
Bộ nhớ sẽ có kích thước 10.000, có nghĩa là bộ nhớ sẽ chứa 10.000 bước cuối cùng được thực hiện bởi AI
và điều đó sẽ cho phép chúng tôi tạo một số lô nhỏ.
Như bạn nhớ, với hàm mẫu, bạn biết đấy, bộ nhớ chứa 10.000 chuyển đổi, nhưng để đào tạo
AI, chúng tôi sẽ lấy mẫu một số lô nhỏ gồm mười chuyển đổi, không phải một so với trước mười
chuyển đổi lần này.
Và chúng tôi sẽ lấy mẫu các lô nhỏ gồm mười quá trình chuyển đổi trong bộ nhớ bao gồm 10.000 bước cuối cùng.
Được rồi.
Vì vậy, bây giờ tôi đoán chúng ta đã sẵn sàng chuyển sang bước tiếp theo, đó là về việc triển khai theo dõi tính đủ
điều kiện.
Vì vậy, chúng ta sẽ có một số cuộc phiêu lưu ở đây.
Đây sẽ không phải là một thực hiện đơn giản.
Vì vậy, có một thời gian nghỉ ngơi tốt.
Và khi bạn đã sẵn sàng, chúng tôi có thể tấn công điều này.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng.
TÔI.