Hallo und willkommen zu diesem Python-Tutorial.
Nun, da wir bereit sind, das Netzwerk zu trainieren, um den Abstand zwischen den Ausgängen und dem Ziel zu
minimieren, dank der Aktivitäten, die wir im vorherigen Abschnitt mit der Berechtigungsüberwachung durchgeführt haben.
Nun, im Grunde waren wir bereit, das gesamte Training zu beginnen, indem Sie wissen,
wie wir unsere Vorhersagen mit unserem Input abschätzen und dann den letzten
Fehler zwischen den Vorhersagen und dem Ziel berechnen.
Wir waren also bereit, all dies zu tun, da wir jedoch den gleitenden Durchschnitt und 100 Schritte berechnen möchten, die Sie kennen,
um den Durchschnitt während des Trainings zu verfolgen.
Kurz bevor wir dieses ganze Training absolvieren, werden wir jetzt eine Klasse bilden, in der wir diesen gleitenden
Durchschnitt von 100 Schritten erhalten.
Keine Sorge, wir werden es schnell tun.
Wir machen es mit drei Funktionen klasse, was wir alles und das einzige Tutorial machen werden, damit wir es schnell
machen können.
Wir haben es schon gemacht.
Außerdem wollen wir uns jetzt auf das Training konzentrieren, denn das ist das Wichtigste.
Also machen wir diese Klasse jetzt in diesem Tutorial.
Also gut, also werden wir eine neue Klasse einführen, die wir nennen werden, und einen gleitenden Durchschnitt. Dann
gehen wir zu unserer ersten Funktion.
Das heißt, die angeborene Funktion, die sich niemals ändert, und diese und diese Funktion wird
zwei Argumente erfordern.
Die erste ist selbst für das zukünftige Objekt und die Größe des sich bewegenden Durchschnitts, die der Größe der
Liste der Wörter entspricht, deren Durchschnittswert berechnet wird.
Das wird also 100 sein.
Also gut, wir haben Argumente für die Funktion.
Gehen wir jetzt in die Funktion.
Jetzt wissen Sie, was zu tun ist, um die für das Objekt spezifischen Variablen zu initialisieren.
Und das sind.
Zuerst wird es eine Liste von Wörtern geben, die 100 Wörter enthält, von denen wir
den Durchschnitt berechnen.
Deshalb initialisieren wir diese Liste hier einfach mit dieser leeren Liste.
Listen Sie jedes Wort auf, und dann ist die zweite Variable unseres zukünftigen Objekts natürlich die Größe
und die Größe wird den Argumenten entsprechen, die beim Erstellen der zukünftigen gleitenden Durchschnittsobjekte eingegeben
werden.
Also Sightseer.
Und schon sind wir bereit, zur nächsten Funktion überzugehen, die die Add-Funktion sein wird und die
kumulative Belohnung hinzufügen wird.
Seien Sie vorsichtig, es ist nicht die einfache Belohnung, sondern die kumulative Belohnung.
Und das ist so, weil Sie wissen, dass wir die Berechtigungsnachverfolgung durchführen und daher alle 10 Schritte lernen.
Und deshalb lernen mit kumulativer Belohnung und nicht mit einer einfachen Belohnung.
Durch diese Funktion, die wir gerade erstellen, wird die kumulative Belohnung zu dieser Belohnungsliste hinzugefügt.
Jeff nennen wir das natürlich als Ad, und diese Funktion braucht zwei Argumente.
Das erste ist das Ich, weil wir diese Liste von Wörtern hier verwenden werden, weil wir
einfach die kumulative Belohnung an diese Wortliste anhängen.
Also brauchen wir das Selbst, um dies zu sich selbst zu bringen.
Die zweite wird die Belohnung sein, die die kumulative Belohnung darstellt.
In Ordnung, also gibt es zwei Argumente für die Funktion.
Gehen wir jetzt in die Funktion und definieren, was zu tun ist.
Ok, so ganz einfach ist das erste, was wir tun müssen, wenn wir uns ansammeln, wollen wir ein neues.
Sie wissen, wenn wir in zehn Schritten vorankommen. Nun müssen wir diese kumulativen Wörter der Liste
hinzufügen.
Und genau das werden wir tun. Wir werden eine Codezeile schreiben,
die diese neue kumulative Belohnung hinzufügen wird, die wir nach zehn Schritten zu dieser Wortliste erhalten.
Und dazu müssen wir zwei Bedingungen trennen, da er mit Batches arbeiten wird. Nun, wir wollen in einigen Listen
sein, aber in einigen anderen Fällen können wir Wörter auch als ein einzelnes Element und die Syntax
sein, um einem Element ein Element hinzuzufügen Liste, bei der es sich um die Liste der Wörter handelt, ist nicht gleich,
ob Sie eine Liste oder ein einzelnes Element hinzufügen.
Wir müssen also nur eine Bedingung machen, die diese beiden Fälle voneinander trennt.
Beginnen wir mit dem ersten Fall, der der Fall ist, wenn wir zu
dieser Liste von Wörtern eine Liste hinzufügen. Um dies zu tun, fügen wir in Klammern hinzu, dass wir zwei
Argumente vorlegen Wörter, die wir hinzufügen.
Also waren wir nicht.
Und das zweite ist LIST.
Wenn die Liste der Instanzwörter also bedeutet, dass die Belohnungen in einer Liste enthalten sind.
Wenn also die Belohnungen in einer Liste stehen, ist das, was wir tun, ganz einfach selbst, dass wir unsere Belohnungsliste nehmen und
wir werden diese Liste hinzufügen, da es sich hierbei um eine einfache Liste handelt
einige Tulis, um die Belohnungen zu erhalten.
Hier ist eine Liste, weil dies in diesem Fall mit wahrer Bedeutung bezeichnet wird.
Daher können wir diese Liste einfach zu unserer Liste von Wörtern summieren, und daher können wir einfach eine
Liste mit Belohnungen und gleichwertigen Belohnungen haben.
Damit erweitern wir die Liste einfach um einige in diesen beiden Listen.
Gut.
Und dann zweite Bedingung.
Wir können also einfach anderes hinzufügen, so dass, wenn die Belohnung keine Liste ist, und daher, wenn es ein einzelnes Element ist und
was sonst in diesem Fall passiert.
Nun, das ist das Gleiche, wir möchten unserer Wortliste zwei Wörter hinzufügen.
Wir können die Syntax jedoch nicht verwenden, da wir Wörter keine Liste mehr sind.
Es wird ein einzelnes Element sein.
Was wir also brauchen, ist eine andere Syntax, die Append-Funktion.
Wenn Sie einer Liste ein einzelnes Element hinzufügen möchten, können Sie etwas hinzufügen.
Sie müssen die Append-Funktion verwenden.
Und genau das tun wir jetzt.
Wir nehmen unsere Liste der Wörter des Objekts und fügen diese hier ein, fügen dann einen Punkt hinzu und dann gehen
wir zuerst einen.
In Klammern setzen wir natürlich die Elemente, die wir anfügen möchten.
Und das ist natürlich ein Wort, aber Wörter werden in diesem Fall keine Liste sein.
Es wird ein einzelnes Element sein, wie ein einzelnes kumulatives Wort, das nicht in einer Liste enthalten ist.
Alles klar und dann wollen wir das tun, aber jetzt müssen wir noch etwas hinzufügen.
Das passiert, wenn diese Liste von Wörtern mehr als 100 Elemente enthält.
In diesem Fall müssen wir das erste Element dieser Liste jedes Wort löschen, um sicherzustellen,
dass diese Wortliste immer nicht mehr als 100 Elemente enthält.
So wie wir es für das Auto im Süden gemacht haben, als wir dieses
Go-Fenster erstellt haben, und um dies zu gewährleisten, werden wir eine Bedingung für eine Weile hinzufügen, in der festgelegt wird, dass die Länge unserer Liste von Wörtern die Anzahl
der Elemente in unserem Element ist Liste von Wörtern, wann immer diese Zahl größer als self ist, die Größe, die der Größe
entspricht, die wir hier angegeben haben und die später gleich 100 sein wird.
Wenn wir das Objekt erstellen.
Nun, sobald die Anzahl der Elemente dieser Wortliste größer als 100 ist.
Nun, wir wollen die ersten Elemente unserer Wortliste löschen, die wir erhalten können, wenn wir den Index 0
nehmen, der der erste Index unserer Liste ist.
Dies ist das erste Element unserer Wortliste. Wir möchten es löschen, wenn unsere Wortliste mehr
als 100 Elemente enthält.
Damit wir mit dieser Bedingung hier sicherstellen, dass unsere Wortliste niemals mehr als 100
Elemente enthält. Deshalb können wir jetzt eine neue Funktion erstellen, um den Durchschnitt unserer Wortliste zu berechnen, die
auf dem Lauf eine enthalten wird Hundert Elemente.
Deshalb berechnen wir jedes Mal den gleitenden Durchschnitt von 100 Schritten.
Lassen Sie uns also die Funktion so gestalten, dass sie sehr einfach sein wird, da es in Python
die Hauptfunktion gibt, die eine Funktion von Nicht-Piloten ist, die den Durchschnitt einer Liste berechnet.
Wir wollen hier unsere letzte Funktion einführen, die wir als Durchschnitt bezeichnen, und
diese Funktion wird ein Argument benötigen, das sich selbst verhält, weil wir natürlich immer noch unsere
Liste von Wörtern verwenden werden, die eine Variable von ist unser objekt zu sich selbst und farbgebung.
Und nun lasst uns den Durchschnitt vergleichen und so werden wir den Durchschnitt direkt zurückgeben, weil wir ihn mit
der mittleren Funktion erhalten können, zu der wir natürlich spielen.
Nun, was wir berechnen wollen, ist die Liste dessen, was ich denke, ich kopiere das immer noch.
Ja da gehen wir hin.
Wir geben also einfach den Mittelwert unserer Wortliste und den Mittelwert zurück.
Wie gesagt ist eine Funktion von Nicht-Thai.
Also hier und Anglish schauen sich diese gemeine Liste von Wörtern an.
Und dann haben wir unseren Durchschnitt auf 100 Stufen perfekt.
Also haben wir diese Klasse sehr effizient gemacht.
Nun erhalten wir die Anweisungen, wie Sie einen gleitenden Durchschnitt von 100 Schritten erhalten.
Und da wir beim Bewegen des Trainings ein gleitendes Durchschnittsobjekt verwenden werden, erstellen wir dieses
gleitende Durchschnittsobjekt bereits.
Also nennen wir es ein A und werden einfach ein Objekt und eine Klasse sein.
Und wie gesagt, wir wollen die Größe 100, weil wir den gleitenden Durchschnitt in 100 Schritten berechnen wollen.
So perfekt.
Da gehen wir.
Wir sind jetzt bereit, unsere KI zu trainieren, um endlich intelligent zu sein.
Es ist an der Zeit, dass ab diesem Zeitpunkt unser Zeitalter schlau wird.
Ich kann es kaum erwarten, es zu trainieren.
Das wird ziemlich einfach, weil wir tot sind.
Aber das wird Spaß machen.
Außerdem ist es an der Zeit, noch mehr Spaß zu haben, denn im Grunde unseres Alters
werde ich voll darauf aufbauen, was gebaut wird und auch Intelligenz, und deshalb werden wir den Code ausführen.
Und dann werde ich Doom spielen und irgendwann schauen wir uns die Videos unserer AI an, die Doom spielen, und
wir werden sehen, ob es die Weste erreicht.
Ich kann es kaum erwarten.
Lass uns das Training machen.
Und bis dahin ich