Hallo und willkommen zu diesem Python-Tutorial.
Also machen wir das, machen wir diese for-Schleife, die von rechts nach links geht, und um dies
zu tun, fügen wir vier hinzu.
Dies ist also ein iterativer VAR, der unser Schritt sein wird, weil wir vom letzten Schritt zum ersten
Schritt einer Reihe von Übergängen und so weiter gehen werden.
Der Trick, von rechts nach links zu gehen, ist der Schritt umgekehrt.
Und jetzt müssen wir nur noch eine Sequenz eingeben und diese Sequenz wird natürlich unsere Serie sein.
Wir können also unsere Serie einsetzen, aber wie Sie in der Zeitung sehen können, gehen wir von T minus 1 zum Start.
Wir gehen also nicht vom letzten Schritt, der Endstation, sondern vom vorherigen Schritt bis zum Minus
eins, aber das ist der erste Schritt.
Und so, um nicht von zu gehen, lass uns diesen Schritt machen, bevor wir in Klammern die Spalte minus eins hinzufügen müssen.
Ich bin sicher, dass für diejenigen von Ihnen, die das maschinelle Lernen in einem tieferen
Kurs verfolgt haben, dieser Trick bekannt ist. Kollin minus eins bedeutet, dass Sie vor dem letzten Element auf das Element aufsteigen,
aber nicht auf das letzte Element die Reihenfolge, die wir wollen
Das ist, was wir vom Element vor dem letzten Element zum ersten Element gehen werden und dass wir die Dinge
umgekehrt machen, um von rechts nach links zu gehen.
Also gut, also sind wir bereit für die for-Schleife.
Und so in dieser for-Schleife, was werden wir tun?
Wo werden wir genau wie in der Zeitung vorgehen?
Wir werden die kumulative Belohnung aktualisieren, indem wir sie mit Ghana multiplizieren und das Wort hinzufügen, das im aktuellen
Schritt, der sich im Folgeschritt befindet, erreicht wurde.
Also gut, also lasst uns zu Python zurückkehren.
Daher möchten wir unser kumuliertes Update auf die folgende Weise aktualisieren, indem wir es zuerst mit Gamma multiplizieren.
Da gehen wir.
Hier multiplizieren wir es mit Gamma und dann wollen wir die Belohnung von dem hinzufügen, auf das wir mit der speziellen Struktur auf diese
Weise zugreifen können.
Denken Sie daran, dass das Wort ein Attribut des Objekts ist.
Und hier fügen wir natürlich ein Plus hinzu.
In Ordnung, es ist eine kumulative Belohnung.
Gleich wollen wir diesen Schritt.
Wir sind jetzt in der Schleife und Gahanna mal die vorherige kumulative Belohnung, bevor es eine ist.
Perfekt.
Jetzt denke ich, wir sind gut.
Wir verfolgen den Algorithmus gründlich.
Und nun Zeit für die nächsten Schritte.
Nun, jetzt wird es ziemlich einfach.
Wir kehren zum ersten Follow-up zurück, weil diese for-Schleife nur die kumulative Belohnung berechnet, die nicht von rechts nach
links geht, indem sie auf diese Weise aktualisiert wird.
Dem Algorithmus folgend und jetzt, da Sie sich erinnern, besteht das Ziel darin, unsere Eingaben und Ziele vorbereiten,
damit wir den quadratischen Unterschied zwischen den beiden für das Training minimieren können.
Das einzige, was wir jetzt tun müssen, ist, diese Eingänge und Toiletten fertig zu stellen.
Lassen Sie uns dies zuerst tun. Dazu müssen wir das erste Datum der Serie in unsere Teileliste aufnehmen.
Bisher ist dieser Zustand in diesem Teil unseres Ziels.
Das war nur um die Ausgabe zu berechnen.
Wir werden diesen Eingabestatus des ersten Schritts separat erhalten, weil genau dies in
unserer Liste geschehen muss.
Also lasst uns das getrennt bekommen.
Deshalb nennen wir es Staat.
Genau so wie hier können wir es so erhalten, indem wir den ersten Index der Serie nehmen, der den ersten
Übergang enthält, und diesen Zustand hinzufügen, um den Status dieses ersten Übergangs zu erhalten.
Das ist also die Site, auf der wir dann sagen müssen, dass wir die Ziele, die mit dieser Eingabestufe
der Umstellung verbunden sind, separat erhalten.
Und so ein interessantes neues Variablenziel hier, das dem Wert des ersten Schritts entspricht.
Und da der Q-Wert vom neuronalen Netzwerk und dessen Inhalt und Ausgabe zurückgegeben wird und da
Ausgaben die dieser Eingabe zugeordnete Ausgabe sind, die den ersten Übergang enthält, können wir diesen q-Wert des ersten
Datums erhalten, indem Sie die Ausgabe hier und nehmen den Index Null nehmen.
Und dann fügen wir diese Daten hinzu, die uns einfach den Q-Wert des Eingangszustands des ersten Übergangs liefern, und das ist
genau die Zeit.
F: Auf diese Weise werden wir diese Zielvariable aktualisieren, aber nur für die Aktion, die im ersten Schritt
der Serie ausgewählt wurde, und auf diesen ersten Schritt der Serie zugreifen.
Nun, wir müssen die erste Serie 0 nehmen, weil dies genau der erste Schritt bei einer Serie 3 0 ist.
Und um auf die Aktion zuzugreifen, die diesem ersten Schritt der Serie entspricht, müssen wir hier die
Aktion hinzufügen, die diese Attributstruktur ist, die wir verwenden. Die Aktion ist ein Attribut des ersten
Schritts der Serie.
Dies ist der erste Übergang der Serie, da jeder Übergang der Serie das
folgende Strukturstatusaktionswort hat. Diese Aktion wird hier ausgeführt. Diese Attributaktion bedeutet hier, dass wir nur die
Aktion dieses ersten Datums erhalten.
Das Ziel für diese spezifische Aktion des ersten Schrittes ist also genau das, was von der Weltgemeinschaft
aktualisiert werden muss.
Im Grunde schreiben wir also einfach dieses Ziel, das mit der Aktion verbunden ist, die gespielt wurde.
Der erste Schritt der Serie ist diese kumulative Belohnung, die wir gerade berechnet haben.
Nun gut, jetzt können wir endlich unseren Input aktualisieren, indem wir diesen ersten Aufenthalt hier anhängen und dieser erste ist hier
für die erste Stunde.
Wir müssen nur den ersten Schritt der Serie aktualisieren, da Sie wissen, dass wir die KI in 10 Schritten trainieren. Daher
ist die Eingabe der erste Schritt der zehn Schritte.
Und wir bekommen auch das Ziel in diesem ersten Schritt, aber dann bekommen wir in den folgenden Schritten
der 10 Schritte keine Eingaben oder Toiletten, da das Lernen im Wesentlichen 10 Schritte danach erfolgt.
Deshalb bekommen wir jetzt nur den Zustand und das Ziel des ersten Schritts der Serie.
Daher ist es wichtig, dies zu verstehen. Wenn wir also verstehen, dass wir es jetzt verstehen, müssen wir
sie in unsere Liste von Eingaben und in unsere Liste von Zielen eingeben.
Also lass uns das tun.
Lassen Sie uns zunächst die Zustände an unsere Eingaben anhängen.
Wir nehmen unsere Eingabeliste und verwenden die Append-Funktion, um den Status hinzuzufügen, der den Eingangsstatus des ersten Schritts der Serie erinnert,
und dann werden wir das Ziel im ersten Schritt an unsere Liste der Ziele anhängen und dies
tun Wir nehmen unsere Liste der Ziele und sagen, dass wir die Anhängefunktion verwenden, um
dieses erste Ziel anzufügen.
Da gehen wir.
Fast fertig und jetzt müssen wir die letzten Dinge zurückgeben, die natürlich das sind, was wir brauchten, wie
wir zu Beginn dieses Tutorials sagten, die Eingaben und Ziele, die jetzt aktualisiert werden.
Wir werden also hier in jedem Zug hinzufügen, und wir werden zuerst unsere
Eingaben erhalten, aber dann müssen wir sie zuerst in ein Zahlenfeld konvertieren und dann eine Typkonvertierung durchführen, um
sicherzustellen, dass wir einen einzigen Typ mit dem Typ haben Sie sind gleich und das schwebt 32 gleich.
Und dann konvertieren wir diesen in einen Brennerspanner, weil wir natürlich mit einer Fackel arbeiten, die absolut
obligatorisch ist.
Und so benutze ich wieder die Fackel aus der Nicht-Thai-Funktion.
Und das gibt uns unsere Inputs.
Perfekt.
Und jetzt machen wir dasselbe für die Ziele.
Jetzt können wir diesen Trick verwenden, der schneller ist.
Wir werden die Ziele zusammen stapeln und dazu müssen wir zuerst unsere
Brenner-Bibliothek nehmen, da wir die Stack-Funktion per Brenner zum Stapeln der Ziele verwenden werden.
Gut.
Daher gibt diese Codezeile im Wesentlichen die Eingänge und Toiletten zurück, die gerade durch diesen
Sarsour-Algorithmus für die Ablaufverfolgung aktualisiert wurden.
Oder wir können es anrufen und einsteigen und unsere Glückwünsche senden.
Wir waren bereit für das abschließende Training, da das Training im Wesentlichen darin besteht, die quadratischen
Unterschiede zwischen den Vorhersagen unserer Eingänge und der Toiletten zu minimieren.
Also lasst uns unsere Augen schlau machen.
Es wird schlau und der nächste ist es.
Und bis dahin genießt AI.