Bună ziua și bun venit la acest tutorial Python.
Deci haideți să facem acest lucru pentru a face acest lucru pentru bucla începând de la dreapta și merge la stânga și
pentru a face acest lucru vom adăuga patru.
Deci, acesta este un VAR iterativ care va fi pasul nostru pentru că vom merge de la ultimul pas la
primul pas al unei serii de tranziții și așa mai departe.
Și apoi truc pentru a merge de la dreapta la stânga este de a utiliza pentru pas în inversat inversat.
Și acum trebuie doar să introducem o secvență și această secvență va fi desigur seria noastră.
Așa că putem pune seria noastră, dar după cum puteți vedea în lucrarea pe care o vedem de la T minus 1 pentru a începe.
Deci nu mergem de la ultima etapa care este etapa terminala, dar pasul inainte este ca este minus unul
dar pentru a incepe este primul pas.
Și aici, pentru a merge de la nu pentru a face acest pas înainte de a avea nevoie să adăugați în coloana de paranteze minus unul.
Sunt sigur că pentru cei dintre voi care au urmat mașina care învață într-un curs mai
profund știi acest truc Kollin minus unul înseamnă că te duci până la elementul înainte de ultimul element, dar nu până la
ultimul element și, prin urmare, ajungem ordinea pe care o dorim.
De asta vom merge de la element înaintea ultimului element la primul element și vom face lucrurile inversate
pentru a merge de la dreapta la stânga.
În regulă, deci suntem gata să intrăm în buclă.
Și așa în interiorul asta pentru bucla ce vom face.
Unde vom proceda exact ca în ziar.
Vom actualiza recompensa cumulativă înmulțind-o cu Ghana și adăugând cuvântul obținut în etapa curentă
care este în etapa de urmărire.
În regulă, hai să ne întoarcem la Python.
Și așa că vrem să actualizăm cumulul nostru, lucrăm în modul următor, multiplicându-l mai întâi cu gama.
Vom merge acolo.
Aici îl înmulțim cu gamma și apoi vrem să adăugăm recompensa a ceea ce putem accesa în acest fel cu
structura specială.
Amintiți-vă că acest cuvânt este un atribut al obiectului.
Și deci, bineînțeles, adăugăm un plus.
În regulă, este o recompensă cumulativă.
Este egal cu acest pas.
Suntem în momentul de față bucla plus Gahanna ori răsplata cumulativă anterioară înainte de a fi a.
Perfect.
Deci acum cred că suntem buni.
Urmărim cu atenție algoritmul.
Și acum este timpul pentru pașii următori.
Ei bine, acum va deveni destul de ușor.
Ne întoarcem la prima urmărire, deoarece acest lucru pentru buclă este doar de a calcula recompensa cumulativă, fără a merge
de la dreapta la stânga prin actualizarea în acest fel.
Urmând algoritmul și acum vă amintiți că obiectivul de a face acest lucru este de a obține datele noastre pregătite și
obiectivele noastre gata, astfel încât să putem minimiza diferența pătrat între cele două pentru formare.
Și chiar acum, singurul lucru pe care trebuie să-l facem este să fim pregătiți pentru aceste intrări și toaletă.
Deci, să facem acest lucru în primul rând ceea ce trebuie să facem este să adăugăm prima dată a seriei în lista noastră de piese.
Până acum, acest stat este în parte în acest scop.
A fost doar pentru a calcula rezultatul.
Deci, vom obține această stare de intrare a primului pas separat, pentru că exact așa trebuie
să ne întâlnim în lista noastră.
Deci, să înțelegem separat.
Prin urmare, o vom numi stat.
Și exact la fel ca aici putem obține acest lucru prin luarea primului indice al seriei care conține prima
tranziție și apoi adăugarea acestei stări pentru a obține starea acestei prime tranziții.
Deci, acesta este site-ul de care avem nevoie atunci spunând că vom obține separat obiectivele asociate acestui
stadiu de intrare al tranziției.
Și aici este o variabilă nouă interesantă, care va fi egală cu valoarea primului pas.
Și din moment ce valoarea Q este returnată de rețeaua neuronală și de conținutul și ieșirea
ei și deoarece ieșirile sunt ieșirile asociate acestei intrări, care conține prima tranziție de bine, putem obține această
valoare q a primei date, luând doar ieșirea aici și luând indicele zero.
Și apoi adăugăm acele date care ne vor da pur și simplu valoarea Q a stării de intrare a primei tranziții
și exact timpul.
Q În acest fel, vom prelua aceasta, apoi vom actualiza această variabilă țintă, dar numai pentru acțiunea selectată în
prima etapă a seriei și pentru a accesa acest prim pas al seriei.
Ei bine, trebuie să luăm prima serie 0, deoarece acesta este exact primul pas dintr-o serie 3 0.
Și pentru a accesa acțiunea care corespunde acestei prime etape a seriei, trebuie să adăugăm aici că acțiunea din
nou, aceasta este structura atributului pe care o utilizăm, știi că acțiunea este un atribut al primei
etape a seriei.
Aceasta este prima tranziție a seriei deoarece fiecare tranziție a seriei are următorul cuvânt de acțiune
pentru structura de stat și a făcut-o astfel încât acțiunea de aici această acțiune de atribut aici înseamnă că pur
și simplu obținem acțiunea acestei prime date.
Astfel, obiectivul pentru acea acțiune specifică a primului pas este exact ceea ce trebuie să fie actualizat de
către comunitatea lumii.
Deci, practic, aici vom scrie acea țintă asociată acțiunii care a fost jucată.
Primul pas al seriei este această recompensă cumulată pe care tocmai am calculat-o.
În regulă și acum suntem gata să actualizăm contribuția noastră prin adăugarea acestei prime șederi aici și acest lucru este
primul pentru prima oră.
Trebuie doar să actualizăm primul pas al seriei, deoarece știți că pregătim AI pe 10 pași și, prin urmare,
intrarea este primul pas al celor zece pași.
Și, de asemenea, obținem ținta în acest prim pas, dar apoi nu primim niciun fel de inputuri sau toalete în
următorii pași ai celor 10 pași, deoarece în principiu învățarea se face la 10 pași după aceea.
Acesta este motivul pentru care, acum, ajungem doar la starea și la ținta primei etape a seriei.
Așadar, este important să înțelegem acest lucru și, prin urmare, dacă înțelegem că acum înțelegem că trebuie să
le introducem pe lista noastră de contribuții și pe lista noastră de obiective.
Deci, să facem asta.
Mai întâi, să adăugăm stările la inputurile noastre.
Așadar, luăm lista de intrări și folosim funcția append pentru a adăuga starea care amintește starea de intrare a primei etape
a seriei și apoi vom adăuga țintă la primul pas spre lista noastră de obiective și pentru a
face acest lucru luăm lista de obiective și spunem că folosim funcția append pentru a
adăuga această primă țintă.
Vom merge acolo.
Aproape făcut și acum trebuie să ne întoarcem ultimele lucruri care, bineînțeles, au fost cele de care aveam nevoie,
așa cum am spus la începutul acestui tutorial despre intrările și obiectivele actualizate acum.
Așa că vom adăuga aici la fiecare întoarcere și vom primi mai întâi inputurile noastre,
dar atunci este chestia de care avem nevoie pentru a le converti într-un număr mai întâi de matrice apoi face o
conversie de tip pentru a ne asigura că avem un singur tip cu tipul ești egal și care plutește la fel.
Și apoi convertim acest lucru într-un tensor de torță, pentru că, bineînțeles, lucrăm cu o torță care este
absolut obligatorie.
Și așa folosesc din nou torța din funcția non-Thai.
Și asta ne oferă datele noastre.
Perfect.
Și acum să facem același lucru și pentru ținte.
Acum putem folosi acest truc, care este mai rapid.
Vom plasa țintele împreună și pentru a face acest lucru trebuie să luăm mai
întâi biblioteca tortei, deoarece vom folosi funcția de stivă cu ajutorul tortei pentru a stivuim țintele.
In regula.
Și astfel, această linie de cod întoarce în principiu intrările și toaletele care au fost actualizate prin
acest algoritm Sarsour de urmărire a eligibilității.
Sau putem să-l sunăm și să intrăm și să-i trimitem felicitările.
Am fost pregătiți să facem pregătirea finală, deoarece practic formarea constă în
minimizarea diferențelor pătrate între predicțiile inputurilor noastre și toaletele.
Deci, haideți să ne ridicăm ochii.
Acesta va deveni inteligent, iar următorul va fi.
Și, până atunci, bucurați-vă de AI.