Merhaba ve bu Python öğreticisine hoş geldiniz.
Şimdi bunu, sağdan başlayıp sola dönerek başlayalım ve bunu yapmak
için dört eklemeye gidelim.
Dolayısıyla, bu tekrar eden bir VAR adımımız olacaktı, çünkü son adımdan
bir dizi geçişin ilk adımına vb. Gideceğiz.
Ve sonra sağdan sola gitmek hile tersine tersine adım kullanmak için.
Ve şimdi sadece bir dizi girmeliyiz ve bu sıra tabii ki bizim serimiz olacak.
Bu yüzden serimizi koyabiliriz, ancak yazıda gördüğünüz gibi T eksi 1'den başlamak için gidiyoruz.
Dolayısıyla, terminal aşamadaki son adımdan geçmiyoruz; ancak eksi bir adım öncesi olan
adım ancak başlatmak için ilk adım.
Ve işte burada, parantez sütununa eksi bir eklememiz gerekmeden önce bu adımı atmamamız gerekiyor.
Eminim daha derin bir derste makine öğrenmeyi takip edenler için bu
hileyi biliyorsunuz Kollin eksi bir unsur, son öğeden önce elemana gidiyoruz ancak son öğeye kadar
gitmediğiniz anlamına geliyor ve bu nedenle İstediğimiz sekans.
Son öğeden önce öğeden ilk öğeye gideceğimiz şey bu ve sağdan
sola dönmek için tersine işler yapıyoruz.
Tamam, for döngüsüne girmeye hazırız.
Ve bu yüzden döngü için ne yapacağız.
Tam olarak gazetede olduğu gibi nereye gideceğiz.
Kümülatif ödülü, Gana ile çarparak ve takip aşamasındaki şu andaki aşamada
elde edilen kelimeyi ekleyerek güncelleyeceğiz.
Pekala, bunu Python'a geri dönelim.
Ve bu yüzden, topladığımız kümülatifleri güncellemek istiyoruz; ilk önce gama çarpılarak aşağıdaki şekilde çalışıyoruz.
Oraya gidiyoruz.
Burada, gamma ile çarpıyoruz ve sonra özel yapıyla bu yola erişebildiğimizin ödülünü
eklemek istiyoruz.
Bu kelimenin nesnenin bir özelliği olduğunu unutmayın.
Ve elbette burada bir artı ekliyoruz.
Tamam, bu birikimli bir ödül.
Eşittir, biz bu adımı isteriz.
Şu an döngü artı Gahanna'nın bir önceki kümülatif ödülü bir katına çıktık.
Mükemmel.
O yüzden şimdi iyi olduğumuzu düşünüyorum.
Algoritmayı iyice takip ediyoruz.
Ve şimdi bir sonraki adımların zamanı.
Artık çok kolay olacak.
İlk tekrarlamaya geri dönüyoruz çünkü for döngüsü sadece bu şekilde güncellenerek sağdan
sola gitmeyen kümülatif ödülü hesaplamak içindir.
Algoritmayı takiben, şimdi bunu hatırlamanın amacını hatırlarken, girişimleri hazır hale getirmek ve hedeflerimizi hazır
hale getirmek, böylece eğitim için ikisi arasındaki farkı en aza indirebilmektir.
Ve şu anda bunu yapmak zorunda olduğumuz tek şey, bu girdileri ve tuvaleti hazır tutmak.
Bu yüzden önce yapmamız gereken şey, serinin ilk tarihini parça listemize eklemektir.
Şu ana kadar bu devlet bizim amacımızın bir parçası.
Bu sadece çıktıyı hesaplamak içindir.
Bu yüzden, ilk adımın bu girdi durumunu ayrı ayrı alacağız çünkü tam da
listemizde olması gereken şey bu.
Bu yüzden ayrı olarak alalım.
Bu nedenle devlet diyeceğiz.
Ve burada da aynı şekilde, ilk geçişin bulunduğu dizinin ilk dizinini alarak ve ardından bu
ilk geçişin durumunu elde etmek için bu durumu ekleyerek elde edebilirsiniz.
İhtiyacımız olan site bu, o zaman bu giriş aşaması ile ilişkili hedefleri
ayrı ayrı alacağımızı söylüyor.
Ve ilginç bir yeni değişken burada hedef, ilk adımın değerine eşit olacaktır.
Ve Q değeri, sinir ağı ve içeriği ve çıktısı tarafından döndürüldüğünden ve
çıktıların, geçişin birincisini içeren bu girişle ilişkili çıktı olduğu için, ilk tarihe ait bu
q değerini, sadece burada çıktı alarak ve endeksi sıfır alarak.
Ve sonra bize sadece ilk geçişteki giriş durumunun Q değerini verecek olan verileri ekledik ve tam
da bu zamanı.
S Bu şekilde, bu hedef değişkeni güncelleyeceğiz ancak yalnızca serinin ilk adımında
seçilen eylem için ve serinin ilk adımına erişeceğiz.
İlk seriyi 0 almalıyız çünkü bu 3 0 serisindeki tam da ilk adım.
Ve serinin bu ilk adımına karşılık gelen eyleme erişmek için şunu tekrar
eklemeliyiz: Eylemi tekrarladığımızda, kullandığınız bu öznitelik yapısı, eylemin dizinin ilk adımının
bir özniteliğidir.
Dizinin her geçişinde aşağıdaki yapı hali eylem kelimesi bulunduğu ve bu
nedenle bu öznitelik eyleminin eylemi burada yapıldığı anlamına gelir, çünkü bu ilk tarihin
hareketini alıyoruz demektir; dizinin ilk geçişidir.
Ve böylece ilk adımın belirli bir eylemi için hedef, dünyanın topluluğu tarafından
güncellenmesi gereken şeydir.
Yani esas olarak burada, oynatılan eylemle ilişkili bu hedefi yazacağız.
Dizinin ilk adımı, yeni hesapladığımız kümülatif ödül.
girişimizi bu ilk kalış ekleyerek güncellemeye hazırsız ve ilk önce burada ilk saatimiz var.
Pekâlâ, şimdi nihayet
10 adımda AI'yi eğittiğimizi bildiğiniz için yalnızca serinin ilk adımı güncellemeliyiz ve bu
nedenle girdi on adımın ilk adımı.
Ayrıca, bu ilk adımda hedefi elde ederiz, ancak o zaman 10 basamağın aşağıdaki adımlarında
herhangi bir girdi ya da tuvalet bulamıyoruz çünkü temel olarak öğrenme 10 basamakta gerçekleşiyor.
İşte bu yüzden şimdi sadece devleti ve serinin ilk adımının hedefini alıyoruz.
Bunu anlamak önemlidir ve bu nedenle şunu anladığımız takdirde, bunları
girdi listemize ve hedef listemize girmemiz gerektiğini anlıyoruz.
O halde bunu yapalım.
Önce devletleri girişlerimize ekleyelim.
Böylece, girişler listemizi alıyoruz ve serinin ilk adımının giriş durumunu hatırlayan durumu eklemek için
ek fonksiyonunu kullanıyor ve ardından hedefi ilk adımdaki hedefler listesine ekleyip bunu
yapacağız hedefler listemize giriyoruz ve bu ilk hedefi eklemek için
ek fonksiyonunu kullandığımızı söylüyoruz.
Oraya gidiyoruz.
hedefleri söylediğimiz gibi tabii ki ihtiyaç duyduğumuz son şeyleri iade etmeye ihtiyacımız var.
Neredeyse bitti ve şimdi, bu dersin başında, güncellenen girdileri ve
Bu yüzden her fırsatta buraya ekleyeceğiz ve ilk önce girişlerimizi alacağız, ancak
o zaman bunları bir sayı dizisine dönüştürmek için ihtiyacımız olan şey o zaman önce türle tek
bir türe sahip olduğumuzdan emin olmak için bir tür dönüşümü yapın. Eşittir ve 32 aynı yüzer.
Ve bunu bir meşale tensörüne dönüştürüyoruz, çünkü tabii ki tamamen zorunlu olan bir meşale
ile çalışıyoruz.
Ve ben de meşale tekrar Taylandlı olmayan işlevi kullanıyorum.
Ve bu bize giriş bilgilerimizi verir.
Mükemmel.
Ve şimdi de hedefler için aynı şeyi yapalım.
Şimdi daha hızlı olan bu numarayı kullanabiliriz.
Hedefleri bir araya getireceğiz ve bunu yapmak için öncelikle meşale
kütüphanemize ihtiyacımız var çünkü hedefleri yığmak için meşale fonksiyonunu kullanacağız.
Tamam.
Ve bu nedenle bu kod satırı temel olarak bu uygunluk izi Sarsour algoritması
yoluyla güncellenen girdileri ve tuvaletleri döndürür.
Veya onu çağıracağız ve içeri girip tebriklerimizi gönderelim.
Son eğitim vermeye hazır olduk çünkü temel olarak eğitimimiz, girdilerimizin tahminleri
ile tuvaletler arasındaki kare farklarını en aza indirgemekten ibarettir.
Bu yüzden gözümüzü akıllı hale getirelim.
Akıllı hale gelecek ve sonraki.
Ve o zamana kadar AI zevk.