สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่บทช่วยสอนนี้ของเล่นพิเศษนี้จะน่าตื่นเต้นสุด ๆ เพราะเราเข้าใกล้ก. มากขึ้น
เอส ซี ขั้นตอนวิธี
คุณจะเห็นว่าสิ่งที่เรากำลังจะนำไปใช้และที่เรียกว่าการมีสิทธิ์ติดตามหรือ
Sarsour เป็นอัลกอริทึมของอัลกอริทึมตัวแทนนักวิจารณ์เชิงวิจารณ์แบบซิงโครนัส
และเราเห็นเพราะเรายังคงมีตัวแทนเพียงหนึ่ง
แต่คุณก็ยังจะเห็นว่าสิ่งที่เรากำลังจะนำไปใช้นั้นจริง ๆ แล้วนำมาจากบทความต่อไปนี้ซึ่งเป็นบทความนี้เป็นวิธีการซิงโครนัส
ในบทความนี้คุณจะพบอัลกอริทึม A-3 ที่เราจะนำไปใช้เป็นโบนัสสุดท้ายของหลักสูตรนี้
แต่อย่างที่ฉันบอกว่าเราเข้าใกล้มันมากเพราะแบบจำลองที่จะนำมาใช้จริงตอนนี้อันนี้เป็นแบบซิงโครนัสและทางโลกนั่นคือแบบที่เกือบ A3
C ซึ่งทำหลังจากนั้น
สิ่งนี้และขั้นตอน Cunanan เราจะเรียนรู้ที่จะสะสมรางวัลและเรียนรู้เป้าหมายสะสมในขั้นตอนสุดท้ายแทนที่จะเป็นขั้นตอนเดียวเช่น
Priestley
และนั่นคือสิ่งที่จะทำให้การฝึกอบรมมีประสิทธิภาพมากขึ้นและดังนั้นจึงมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ดังนั้นเราจึงมีรหัสหลอกสำหรับอัลกอริทึมนี้เป็นอัลกอริทึมนี้ตรงนี้
ดังนั้นให้คลิกที่มันและเราไปที่นั่น
นั่นคืออัลกอริทึมที่เรากำลังจะนำไปใช้
แต่จำไว้ว่ามีเพียงตัวแทนเดียวความแตกต่างคือที่นี่พวกเขาดำเนินการ
80 ตามนโยบายของประธานาธิบดี Greely ตามค่า q สำหรับสถานะปัจจุบันและการดำเนินการที่เล่น
แต่ในกรณีของเราเราไม่ได้ใช้นโยบายสีเขียวที่ยอดเยี่ยม
เราปรับใช้ soft max
แต่ส่วนที่เหลือก็เหมือนกับที่คุณเห็น
เราจะคำนวณการสะสมที่เราทำและขั้นตอนจริง ๆ 10 ขั้นตอน
โปรดจำไว้ว่าขั้นตอนเท่ากับ 10
ดังนั้นเราจะใช้โค้ดบรรทัดนี้ในอัลกอริทึมของเราที่เรากำลังจะนำไปใช้ในตอนนี้
เราจะได้สิ่งนี้
และส่วนใหญ่เราจะใช้สิ่งนี้เช่นกัน
คุณจะเห็นว่าเราจะได้รับค่า q สูงสุดสำหรับสถานะปัจจุบันและการกระทำปัจจุบันใน theta นี้
นี่เป็นเพียงพารามิเตอร์เป้าหมาย
ลองทำสิ่งนี้กันเถอะโจมตีอัลกอริทึมนี้
อันนี้เรียกว่าการเรียนรู้แบบซิงโครนัสและแบบแท่ง
แต่เราไม่มีสิทธิ์ที่จะพูดแบบซิงโครนัสเท่าที่เรากังวลเพราะเรามีเพียงหนึ่งเครื่องยนต์
แต่ด้วยเหตุนี้เราจึงสามารถเรียกมันและเรียนรู้ร่องรอยคุณสมบัติหรือแม้กระทั่งซาร์ซาร์
เอาล่ะทำสิ่งนี้กัน
มันจะสนุกดี
โดยทั่วไปเราสามารถติดตามรหัสได้ที่นี่และนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำ
และอย่างที่คุณเห็นพารามิเตอร์ที่เราต้องการนั้นคือพารามิเตอร์ที่เป็นพารามิเตอร์การสลายอีกครั้งดังนั้นเราจะเริ่มต้นด้วยการแนะนำตัวแปรสำหรับพารามิเตอร์
Gahanna นี้และเลือกพวกเขา
ลองทำสิ่งนี้กัน
จริง ๆ แล้วเราไม่ต้องการห้องเรียนขนาดใหญ่เราสามารถใช้สิ่งนี้กับฟังก์ชั่นได้เพราะคุณรู้ว่าเราไม่จำเป็นต้องสร้างวัตถุสำหรับสิ่งนี้เพื่อติดตามแบบจำลองฟังก์ชั่นจะเพียงพอเพราะโดยทั่วไปสิ่งที่เราต้องการคือ
คืนอินพุตและเป้าหมายดังนั้นในภายหลังเมื่อฝึกอบรม AI เราพร้อมที่จะลดระยะห่างระหว่างการทำนายและเป้าหมายและเพื่อให้ได้การคาดการณ์ที่เราต้องการปัจจัยการผลิตเพราะเราจะใช้สมองของเรากับอินพุตเพื่อให้ได้ผลลัพธ์
สัญญาณที่จะเป็นคำทำนายของเรา
จากนั้นเมื่อเรามีการทำนายและเป้าหมายของเราแล้วเราจะพร้อมฝึก AI
โดยพยายามลดระยะห่างที่ยอดเยี่ยมระหว่างการทำนายและห้องน้ำ
นั่นคือจุดรวมของการทำเช่นนี้ในตอนนี้
เรากำลังใช้งานฟังก์ชั่นนี้เพื่อให้สามารถคืนค่าอินพุตเหล่านี้ในโซเวียตเพื่อให้เราพร้อมสำหรับการฝึกอบรมเพื่อลดการทำนายระยะห่างกำลังสองที่จัดการห้องน้ำ
เอาล่ะเรามาทำสิ่งนี้ตามที่เราบอกว่าเราต้องการใช้ฟังก์ชั่น
เราเริ่มต้นด้วยสิ่งนี้
สิ่งนี้เราจะเรียกมันว่าการมีสิทธิ์อยู่นั้นเป็นการขีดเส้นใต้
คุณสามารถเรียกมันว่า Sarsour
คุณสามารถเรียกมันว่าเป็นขั้นตอนเพื่อโทรหาสิ่งที่คุณต้องการ แต่ลองเรียกมันว่าการมีสิทธิ์ติดตามและฟังก์ชั่นนี้จะใช้อาร์กิวเมนต์หนึ่งซึ่งจะเป็นแบทช์และสาเหตุที่เป็นเพราะเราจะได้รับอินพุตและเป้าหมายบางอย่าง
เราจะฝึก AI
บนแบตช์
ดังนั้นอินพุตและเป้าหมายจะอยู่ภายในแบตช์ดังนั้นอาร์กิวเมนต์อินพุตที่นี่คือแบทช์นี้ที่จะมีอินพุตหลายชุดจากนั้นเป้าหมายหลายอย่างที่จะคำนวณ
ดังนั้นเราไปกันเลย
นั่นเป็นเหตุผลเดียวที่เราต้องการ
ทีนี้ลองเข้าไปในฟังก์ชั่นและนิยามว่าเราต้องทำอะไร
ดังที่เราเห็นในมหาวิหารของกระดาษเราต้องการพารามิเตอร์อีกครั้งดังที่เรากล่าวว่าเราเริ่มต้นด้วยการแนะนำพารามิเตอร์แกมมากึ่งใกล้และเราสามารถถอดรหัสค่าได้
และเราจะเลือกสี่จุดเก้าสิบเก้านั่นเป็นคุณค่าที่คลาสสิกสำหรับกานาและ Norreys
ฉันตรวจสอบว่านี่เป็นสิ่งที่คุ้มค่าสำหรับ AI ของเรา
เอาล่ะขั้นตอนต่อไปขั้นตอนต่อไปคือการเตรียมข้อมูลของเราและเป้าหมายของเราเพราะนั่นคือสิ่งที่เราต้องการกลับมา
เราต้องการคืนค่าข้อมูลเข้าสู่เป้าหมายเพื่อเตรียมการฝึกอบรม
และเพื่อให้เราสามารถเริ่มต้นรายการเหล่านั้นด้วยรายการเปล่าเพราะแน่นอนว่าอินพุตเหล่านี้ภายในที่ดีที่สุดที่เราจะมีหลายอินพุตทั้งหมดในรายการและนั่นคือเมื่อเริ่มต้นอินพุตเป็นรายการเช่นเดียวกับเป้าหมายที่เราไป
ดังนั้นเราจึงเริ่มต้นและใส่เป้าหมายของเราและในที่สุดฟังก์ชั่นการติดตามคุณสมบัตินี้จะคืนค่าอินพุตเหล่านี้อย่างแน่นอน
และใช่เหล่านี้แน่นอน Filton
เรามีหลายอินพุตและเป้าหมายหลายอย่างที่เกี่ยวข้องในสิ่งที่จะถูกส่งกลับโดยฟังก์ชั่น
เอาล่ะขั้นตอนต่อไปคือเริ่มลูปและนั่นเป็นเพราะเรากำลังติดตามโค้ดช้าของกระดาษ
รหัสประเภทนี้
และอย่างที่คุณเห็นนั่นคือส่วนของรหัสซ้ำและวนซ้ำเต็มจำนวนในรหัส
พวกเรากำลังจะคำนวณรางวัลสะสมที่นี่สะสมใน 10 ขั้นตอน
และมันคำนวณอย่างไร
ในแต่ละขั้นตอนที่ไม่ได้เป็นขั้นตอนสุดท้ายเราจะได้ค่าสูงสุดของค่าหลักของสกุลเงินที่เราอยู่ในระหว่างการดำเนินการและขั้นตอนนี้
และถ้าเราไปถึงสถานะสุดท้ายของ 10 ขั้นตอนได้ดีจะเท่ากับศูนย์
นั่นคือเราไม่ต้องการทำอีกต่อไป
แล้วเรามีนี่สำหรับลูปซึ่งจะเพิ่มขึ้นอีก
พวกเขาไม่ได้พูดซ้ำที่นี่ แต่นั่นก็เหมือนกันมันจะเป็นลูปเต็มสองในอัลกอริทึมของเรา
ทีนี้เราจะได้ว่าเรามีวิธีนี้โดยการคูณมันด้วยแกมม่าพารามิเตอร์การสลายตัวและเพิ่มคำ
ลองทำสิ่งนี้กันเถอะกลับไปที่ Python และเริ่มเต็มของเรา
และสิ่งที่จะเป็นตัวแปรซ้ำ
นั่นคือชุด 10 ก้าวของเรา
คุณรู้ว่าชุดของการเปลี่ยนแปลง 10 ครั้งดังนั้นเราจะเรียกชุดตัวแปรนี้ที่เป็นตัวแทนของชุดของการเปลี่ยน 10 เช่นลำดับ
10 การเปลี่ยน
ดังนั้นสำหรับซีรีส์ใน
แล้วคุณคิดยังไง
ชุดของเราจะลงไปที่ชุดของเรา
มีแบทช์ที่จะทำการฝึกอบรม AI และอื่น ๆ ในแบทช์นั่นคือสำหรับซีรีย์ทั้งหมดของการเปลี่ยน 10
รายการในแบทช์อินพุทของเรา
เราจะทำอย่างไรดีเพื่อให้ได้รับรางวัลสะสมคุณจะเห็นในซิลิกาว่าเราต้องการสถานะการเปลี่ยนผ่านครั้งแรกของซีรีส์และสถานะของการเปลี่ยนผ่านชุด
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำตอนนี้คือรับสถานะอินพุทเหล่านี้และเราจะทำให้ทั้งสองสถานะเข้ากันได้ที่จะเรียกอินพุตและเราจะได้สถานะอินพุททั้งสองนี้
หนึ่งในซีรีย์แรกและอันสุดท้ายที่เราจะใส่ลงในอาร์เรย์ที่ไม่ใช่นักบิน
แต่ไม่ต้องกังวลกับสิ่งนี้และแอมปุตราจะแปลงเป็นที่น่ากลัว แต่ขั้นตอนแรกคือการใส่สองคนนี้ ระบุคนแรกในคนสุดท้ายเข้าสู่อาณาจักร
และที่นี่ในอาร์เรย์นี้เราเพิ่มอินพุตแรกซึ่งเป็นขั้นตอนการป้อนข้อมูลของการเปลี่ยนแปลงครั้งแรกของซีรีส์และนั่นคือซีรีส์จากนั้นจึงนำมาใช้สำหรับการเปลี่ยนแปลงเราใช้ดัชนีศูนย์ของซีรีส์ เราสามารถเข้าถึงได้โดยการใช้คุณสมบัติของมันซึ่งเป็นสถานะและนั่นเป็นเพราะในไฟล์ประสบการณ์การเล่นซ้ำของเราเราได้พบโครงสร้างพิเศษสำหรับการเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งและคุณรู้ว่าโครงสร้าง
การเปลี่ยนแปลงแต่ละครั้งจะประกอบด้วยคำว่าการกระทำ
แต่แล้วองค์ประกอบสุดท้ายที่ทำเพื่อโครงสร้างพิเศษนี้ที่เราได้รับอนุญาตให้ใช้ในตอนนี้มาจากวิธีที่เรากำหนดการเปลี่ยนผ่านและการเล่นซ้ำ
เอาล่ะด้วยสิ่งนี้เราจะได้รับสถานะอินพุตของการเปลี่ยนแปลงครั้งแรกและตอนนี้เราจะได้รับสถานะอินพุตของการเปลี่ยนแปลงล่าสุดของซีรีส์
และการทำเช่นนี้คือการบอกว่าเราสามารถคัดลอกและวางมันและแทนที่เมื่อคุณอยู่ที่นี่โดยดัชนีล่าสุดของซีรีส์ซึ่งเราสามารถเข้าถึงได้ด้วยเล่ห์เหลี่ยมนี้ลบหนึ่งซีรีส์ การเปลี่ยนแปลงของซีรีส์
เอาล่ะเราต้องใส่องค์ประกอบทั้งสองเข้าไปในวงเล็บสี่เหลี่ยมเพราะนั่นคือสิ่งที่ผู้ตัดสินคาดหวังจากฟังก์ชั่นและสิ่งสำคัญที่ต้องทำเพราะเราจะแปลงมันให้เป็นคำตอบคบเพลิงในตัวแปรไฟฉาย
โปรดจำไว้ว่าเทนเซอร์คบเพลิงโดยนิยามอาเรย์พิเศษที่มีประเภทเดียว
ดังนั้นเราจำเป็นต้องบังคับให้มีประเภทเดียว
และตามปกติเราจะเลือกประเภทลอยและเพิ่มพารามิเตอร์นี้ที่นี่ D ประเภทเท่ากับและ P
ที่ลอย
เพื่อที่คุณจะได้อันนี้และตอนนี้เราสามารถแปลงมันเป็นเทนเซอร์คบเพลิงในคบเพลิงวอยซ์
ลองทำอันนี้กัน
ก่อนอื่นเรามาแปลงมันเป็นเซ็นเซอร์คบเพลิง
และจำไว้ว่าเราสามารถใช้
torche ที่ไม่ใช่แบบเฉพาะที่เราไปและเราใส่อาร์เรย์ทั้งหมดของสถานะอินพุตสองอันในนักเต้นคบเพลิงนี้ด้วยไฟฉายจากพวกเขาโดยฟังก์ชั่นที่สมบูรณ์แบบที่จะแปลงอาร์เรย์เหล่านี้ของสถานะอินพุตทั้งสองเป็นไฟฉาย เซ็นเซอร์
และตอนนี้เราได้นำคบเพลิงนี้ตอบไปในคบเพลิงเป็นอย่างดีโดยใช้คลาสตัวแปรดังนั้นอินพุตจะเป็นวัตถุของคลาสที่มีค่า
และในความเป็นจริงในขณะที่คุณเข้าใจคลาสตัวแปรนี้จะใช้ทั้งหมดนี้เป็นอาร์กิวเมนต์
เอาล่ะตอนนี้เราน่าจะดี
เรามีสองปัจจัยที่เราต้องการ
นั่นคือสถานะอินพุตของการเปลี่ยนแปลงแรกจากนั้นอินพุตบอกว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งล่าสุด
และตอนนี้เรามีอินพุตแล้วเราจะได้อะไรเราจะได้รับสัญญาณเอาท์พุทของสมองของ AI
นั่นคือการทำนายที่เราจะเรียกมันว่าเอาท์พุต
นั่นคือสัญญาณขาออก
และเพื่อให้ได้ผลลัพธ์
ทีนี้มันง่ายมากเพราะเรามีสมองที่สร้างขึ้นซึ่งเป็นโครงข่ายประสาทเทียมของเรา
และเราก็สามารถนำสมองซีเอ็นเอ็นของเราไปประยุกต์ใช้กับอินพุตซึ่งจะคืนค่าการทำนายว่าเอาต์พุตจะง่ายเหมือน
และตอนนี้เราก็พร้อมแล้วที่จะก้าวต่อไปในขั้นตอนต่อไป
และขั้นตอนต่อไปคือเริ่มคำนวณชุมชนนี้ถ้าคุณต้องการ
ดังนั้นตอนนี้เราจะทำเช่นเดียวกับอัลกอริทึมของ Sarsour หรือเราควรเรียกมันและขั้นตอนในการเรียนรู้
เราจะแนะนำตัวแปรรางวัลสะสมซึ่งจะเป็นรางวัลสะสมลองกลับไปที่กระดาษอย่างที่คุณเห็นในตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำเพื่อรับรางวัลชุมชนนี้ซึ่งเป็นของเราที่นี่
ทีนี้และในแต่ละขั้นตอนของการวิ่ง
10 ขั้นตอนเราจำเป็นต้องอัปเดตโดยการเพิ่มศูนย์ให้กับชุมชนนี้ถ้าเราเป็นถ้าเรามาถึงขั้นตอนสุดท้ายของซีรีส์หรือสูงสุดของค่านิยมหลัก ชุดที่สำหรับสถิตยศาสตร์ทั้งหมดที่กินเวลา
นั่นเป็นเพียงแค่โบนันซ่า
กลับไปที่ Piscean กันเถอะ
ดังนั้นรางวัลชุมชนนี้ที่เราเพิ่งเห็นจะเท่ากับศูนย์จุดศูนย์ถ้าเราไปถึงสถานะสุดท้ายและเราสามารถเขียนเงื่อนไขนี้แบบนี้ถ้าชุดของดัชนีลบ 1
นั่นคือการเปลี่ยนแปลงครั้งสุดท้ายของซีรีส์
จากนั้นเราเพิ่มที่ทำเพราะทำจริงเป็นคุณลักษณะของคุณรู้ว่าโครงสร้างเฉพาะกาลที่เรากำหนดไว้ในประสบการณ์ที่เราเล่นประสบการณ์ของเราเล่นซ้ำเหม็นและสิ่งนี้ทำมาจากโครงสร้างเปิดจริงเพราะถ้าเราไปที่เว็บไซต์ Allergan เปิดที่เหมาะสม
ที่นี่ฉันเตรียมไว้
นั่นคือการทำดีหรือขุนนางผู้ใหญ่ในอินเดีย
และถ้าเราไปที่เอกสารแล้วถ้าเรา
นั่นคือบทเรียนที่ฉันขอแนะนำให้คุณดู
คุณสามารถเรียกใช้สภาพแวดล้อมที่ Knowsley คุณจะเห็นว่าการสังเกตของเราว่าการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ถูกกำหนดโดยการสังเกต
เราต้องการทำสิ่งนี้ที่นี่และสิ่งที่ทำเสร็จแล้วหมายความว่าการเปลี่ยนแปลงหรือขั้นตอนสิ้นสุดลงแล้ว
และเราจะใช้สิ่งนี้ทำตรงนี้กับเงื่อนไข IF ของเรา
ดังนั้นความบ้าคลั่งของ iSeries เมื่อทำเช่นนั้นหมายความว่าถ้าการเปลี่ยนชุดสุดท้ายเสร็จสิ้น
และดังนั้นรางวัลสะสมนี้จะเท่ากับศูนย์ถ้าการเปลี่ยนชุดสุดท้ายเสร็จสิ้น
มิฉะนั้นหากเรายังไม่ถึงช่วงการเปลี่ยนภาพสะสมของรางวัลล่าสุดจะได้รับการอัปเดตด้วยเนื่องจากเราได้กล่าวถึงจำนวนสูงสุดของค่าคีย์
และเนื่องจากเอาท์พุทนี่ตรงนี้เป็นเอาท์พุทของสมองนั่นคือการทำนายของโครงข่ายประสาท
และอย่างที่คุณทราบการทำนายของโครงข่ายประสาทเทียมนั้นเป็นค่าที่ทำนายไว้เอาท์พุทนี้มีค่าอยู่
และเนื่องจากเราจำเป็นต้องใช้ค่า q
สูงสุดเราต้องเพิ่มดัชนีนี้ก่อนเนื่องจากโครงสร้างนี้มีค่าคีย์สองค่าและค่าถัดไป
จากนั้นเราต้องเพิ่มข้อมูลเพื่อเข้าถึงข้อมูล
โครงสร้างเอาท์พุทนี้คุณรู้ว่ามันมีโครงสร้างพิเศษของไฟฉายวอยซ์
ดังนั้นด้วยสิ่งนี้เราจึงได้ค่านิยมหลักของเราจากนั้นเราต้องการใช้ค่าคิวสูงสุดของเราและเราจึงเพิ่มค่าสูงสุดนั้น
และตอนนี้เราได้สิ่งที่เราต้องการอย่างแท้จริงในกระดาษค่าสูงสุดของคิวบ์นี้สำหรับสถานะที่ไม่ใช่ขั้วเพื่อให้สมบูรณ์แบบ
ทีนี้สิ่งที่เรากำลังจะทำคือทำทบครั้งที่สอง
นั่นคือสำหรับ 10 ขั้นตอนของซีรีส์เราจะอัปเดตการสะสมแบบนี้โดยการคูณครั้งแรกโดย Gamma
พารามิเตอร์การสลายตัวที่เรามีอยู่แล้วเพิ่มคำ B
ลองทำสิ่งนี้กัน
เรากำลังจะทำสิ่งเดียวกันกับใน pseudocode อย่างที่คุณเห็นว่าพวกเขาเริ่มจากด้านขวา
ดังนั้นพวกเขาไม่ได้เริ่มต้นด้วยขั้นตอนแรกและเข้าสู่การทดสอบครั้งสุดท้ายที่พวกเขาเริ่มต้นด้วยขั้นตอนสุดท้าย
T-ลบ 1 ถึงขั้นตอนแรกเพื่อเริ่มต้น
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำและนั่นเป็นเพราะเราต้องการที่จะได้รับรางวัลสะสมในท้ายที่สุดเท่ากับเท่ากับของเราหรือศูนย์บวกแกมม่าหรือ 1
บวกแกมม่ากำลังสองหรือสองบวกที่เพิ่มบวกแกมม่าที่พลังงาน 10 หรือ 10 ที่ คือ
1 หรือ 2 ที่มี 10 คำที่ได้รับในแต่ละขั้นตอนของซีรีส์
งั้นลองหยุดพักอย่างรวดเร็วก่อนที่จะวนเต็มครั้งที่สองและฉันจะเห็นคุณในบทช่วยสอนต่อไป
จนกว่าจะสนุกกับ AI