Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita buat ini untuk loop mulai dari kanan dan ke kiri dan
untuk melakukan ini kita akan menambahkan empat.
Jadi ini adalah VAR berulang yang akan menjadi langkah kita karena kita akan beralih dari langkah
terakhir ke langkah pertama dari serangkaian transisi dan seterusnya.
Dan kemudian trik untuk pergi dari kanan ke kiri adalah menggunakan untuk langkah terbalik terbalik.
Dan sekarang kita hanya perlu memasukkan urutan dan urutan ini tentu saja seri kita.
Jadi kita bisa meletakkan seri kita tetapi seperti yang Anda lihat di koran kita mulai dari T minus 1 untuk memulai.
Jadi kita tidak pergi dari langkah terakhir yang merupakan tahap terminal tetapi langkah sebelum itu menjadi minus satu
tetapi untuk memulai itu adalah langkah pertama.
Dan jadi di sini untuk pergi dari tidak mari kita mengambil langkah itu sebelum kita perlu menambahkan kolom tanda kurung minus satu.
Saya yakin bahwa bagi Anda yang mengikuti pembelajaran mesin di kursus yang lebih dalam Anda
tahu trik ini Kollin minus satu berarti bahwa Anda naik ke elemen sebelum elemen terakhir tetapi tidak sampai ke elemen
terakhir dan karena itu kami mendapatkan urutan yang kita inginkan.
Itulah yang akan kita mulai dari elemen sebelum elemen terakhir ke elemen pertama dan kita melakukan hal-hal
terbalik untuk pergi dari kanan ke kiri.
Baiklah jadi kita siap untuk masuk ke loop.
Jadi di dalam ini untuk loop apa yang akan kita lakukan.
Di mana kita akan melakukan persis seperti di koran.
Kami akan memperbarui hadiah kumulatif dengan mengalikannya dengan Ghana dan menambahkan kata yang diperoleh pada langkah saat
ini yang ada di langkah tindak lanjut.
Baiklah jadi mari kita lakukan ini kembali ke Python.
Jadi kami ingin memperbarui akumulasi kami, kami bekerja dengan cara berikut dengan terlebih dahulu mengalikannya dengan gamma.
Itu dia.
Di sini kita mengalikannya dengan gamma dan kemudian kita ingin menambahkan hadiah dari apa yang dapat kita akses dengan struktur
khusus ini.
Ingat kata itu adalah atribut objek.
Dan jadi di sini tentu saja kami menambahkan nilai tambah.
Baiklah itu adalah hadiah kumulatif.
Sama dengan yang kita inginkan, langkah ini.
Kita sekarang berada di loop dan Gahanna dikalikan dengan hadiah kumulatif sebelumnya sebelum a.
Sempurna.
Jadi sekarang saya pikir kita baik-baik saja.
Kami benar-benar mengikuti algoritma.
Dan sekarang saatnya untuk langkah selanjutnya.
Nah sekarang ini akan menjadi sangat mudah.
Kami kembali ke tindak lanjut pertama karena ini untuk loop hanya untuk menghitung hadiah kumulatif tidak pergi
dari kanan ke kiri dengan memperbarui cara ini.
Mengikuti algoritme dan sekarang seperti yang Anda ingat, tujuan melakukan ini adalah untuk menyiapkan input dan target
kami agar kami dapat meminimalkan perbedaan kuadrat antara keduanya untuk pelatihan.
Dan saat ini satu-satunya hal yang harus kita lakukan adalah menyiapkan input dan toilet ini.
Jadi mari kita lakukan ini dulu apa yang perlu kita lakukan adalah menambahkan tanggal pertama seri dalam daftar bagian kita.
Sejauh ini keadaan ini merupakan bagian dari tujuan kami.
Itu hanya untuk menghitung output.
Jadi kita akan mendapatkan status input dari langkah pertama ini secara terpisah karena itulah yang perlu
kita lakukan dalam daftar kita.
Jadi mari kita dapatkan ini secara terpisah.
Karena itu kita akan menyebutnya negara.
Dan persis sama dengan di sini kita bisa mendapatkannya dengan mengambil indeks pertama dari seri yang berisi
transisi pertama dan kemudian menambahkan keadaan itu untuk mendapatkan keadaan transisi pertama ini.
Jadi itulah situs yang kita butuhkan kemudian mengatakan kita akan mendapatkan secara terpisah target yang terkait
dengan tahap input transisi ini.
Dan variabel baru yang menarik di sini target yang akan sama dengan nilai langkah pertama.
Dan karena nilai Q dikembalikan oleh jaringan saraf dan konten dan outputnya dan karena output adalah
output yang terkait dengan input ini yang berisi yang pertama dari transisi dengan baik kita bisa mendapatkan nilai q
dari kencan pertama hanya dengan mengambil output di sini dan mengambil indeks nol.
Dan kemudian kita menambahkan data itu yang hanya akan memberi kita nilai Q dari negara input dari transisi pertama dan itulah
waktu yang tepat.
T Jadi dengan begitu kita mengambilnya maka kita akan memperbarui variabel target ini tetapi hanya untuk tindakan yang
dipilih pada langkah pertama seri dan untuk mengakses langkah pertama seri ini.
Kita perlu mengambil seri 0 pertama karena ini adalah langkah pertama pada seri 3 0.
Dan untuk mengakses tindakan yang sesuai dengan langkah pertama dari seri ini dengan baik, kita perlu menambahkan di sini
bahwa tindakan lagi yaitu struktur atribut ini yang kami gunakan. Anda tahu aksi adalah atribut dari langkah
pertama dari seri.
Itu adalah transisi pertama dari seri karena setiap transisi dari seri memiliki kata tindakan
keadaan struktur berikut dan melakukan tindakan di sini tindakan atribut ini di sini berarti bahwa kita
hanya mendapatkan tindakan kencan pertama ini.
Jadi target untuk tindakan spesifik dari langkah pertama itulah yang perlu diperbarui oleh
komunitas dunia.
Jadi pada dasarnya di sini kita hanya akan menulis target yang terkait dengan aksi yang dimainkan.
Langkah pertama dari seri ini adalah penghargaan kumulatif ini yang baru saja kita hitung.
Baiklah dan sekarang kita akhirnya siap untuk memperbarui input kami dengan menambahkan ini tinggal pertama di sini dan ini pertama di sini
selama satu jam pertama.
Kami hanya perlu memperbarui langkah pertama dari seri karena Anda tahu kami melatih AI pada 10 langkah dan oleh
karena itu input adalah langkah pertama dari sepuluh langkah.
Dan kami juga mendapatkan target pada langkah pertama ini tetapi kemudian kami tidak mendapatkan input atau toilet
apa pun dalam langkah-langkah 10 langkah berikut karena pada dasarnya pembelajaran terjadi 10 langkah setelahnya.
Itulah mengapa saat ini kami hanya mendapatkan status dan target langkah pertama dari seri.
Jadi, penting untuk memahami itu dan oleh karena itu jika kita mengerti bahwa sekarang kita memahami
bahwa kita harus memasukkannya dalam daftar input dan daftar target kita.
Jadi mari kita lakukan ini.
Pertama mari kita tambahkan status ke input kita.
Jadi kami mengambil daftar input kami dan kami menggunakan fungsi append untuk menambahkan status yang mengingat status input dari langkah
pertama dari seri dan kemudian kami akan menambahkan target pada langkah pertama ke daftar target kami dan
melakukan ini kami mengambil daftar target kami dan mengatakan kami menggunakan fungsi append untuk
menambahkan target pertama ini.
Itu dia.
Hampir selesai dan sekarang kita perlu mengembalikan hal-hal terakhir yang tentu saja kita butuhkan seperti yang
kita katakan di awal tutorial ini input dan target yang sekarang diperbarui.
Jadi kita akan menambahkan di sini setiap belokan dan kita akan mendapatkan
input kita terlebih dahulu, tetapi kemudian kita perlu mengonversinya menjadi array angka terlebih dahulu kemudian melakukan konversi
tipe untuk memastikan kita memiliki tipe tunggal dengan tipe tersebut. Anda sama dan mengapung 32 sama.
Dan kemudian kami mengonversikannya menjadi tensor obor karena tentu saja kami bekerja dengan obor yang sepenuhnya
wajib.
Dan jadi saya menggunakan obor dari fungsi non-Thailand lagi.
Dan itu memberi kita masukan kita.
Sempurna.
Dan sekarang mari kita lakukan hal yang sama untuk target.
Sekarang kita bisa menggunakan trik ini yang lebih cepat.
Kita akan menumpuk target bersama-sama dan untuk melakukan ini kita harus mengambil dulu
pustaka obor kita karena kita akan menggunakan fungsi tumpukan dengan obor untuk menumpuk target.
Baiklah.
Jadi baris kode ini pada dasarnya mengembalikan input dan toilet yang baru saja diperbarui
melalui penelusuran kelayakan algoritma Sarsour ini.
Atau kita dapat memanggilnya dan masuk dan mengirimkan ucapan selamat kami.
Kami siap untuk melakukan pelatihan terakhir karena pada dasarnya pelatihan terdiri dari
meminimalkan perbedaan kuadrat antara prediksi input kami dan toilet.
Jadi mari kita buat mata kita pintar.
Ini akan menjadi pintar dan selanjutnya.
Dan sampai saat itu menikmati AI.