Ciao e benvenuto in questo tutorial Python.
Quindi ora siamo pronti ad addestrare la rete per ridurre al minimo la distanza quadrata tra le uscite e il
bersaglio grazie a ciò che abbiamo fatto con la traccia di eleggibilità nella sezione precedente.
Beh, fondamentalmente eravamo pronti a iniziare l'intero corso di formazione, sapendo che il nostro input era il nostro
obiettivo, le nostre previsioni, quindi calcolare l'ultimo errore tra le previsioni e il target e quindi fare
la propagazione all'indietro era ottenere una griglia al centro dei pesi dei dati.
Quindi eravamo pronti a fare tutto questo, ma dal momento che vogliamo calcolare la media mobile e 100 passi
sai tenere traccia della media durante l'allenamento.
Beh, proprio prima di fare questo intero corso, faremo subito una lezione per ottenere una
media mobile di 100 passi.
Quindi non preoccuparti lo faremo rapidamente.
Lo classificheremo con tre funzioni, quello che faremo tutto questo e il singolo tutorial, quindi lo
faremo rapidamente.
L'abbiamo già fatto.
E inoltre vogliamo concentrarci sulla formazione in questo momento perché è la cosa più importante.
Facciamo ora questo corso in questo singolo tutorial.
Va bene quindi introdurremo una nuova classe che chiameremo e una per la media mobile, quindi
andiamo con la nostra prima funzione.
Quindi, naturalmente, la funzione innata che non cambia mai e questa e quella funzione
prenderanno due argomenti.
Il primo è l'oggetto e la dimensione futura media mobile che corrisponderà alla dimensione dell'elenco
delle parole di cui calcoleremo la media.
Quindi questo sarà 100.
Va bene quindi abbiamo argomenti per la funzione.
Ora entriamo nella funzione.
Ora sapete cosa fare, dobbiamo inizializzare le variabili specifiche dell'oggetto.
E questi sono.
Beh, prima il primo sarà una lista di parole che sarà la lista contenente le 100 parole
di cui calcoleremo la media.
Quindi qui adesso stiamo semplicemente inizializzando questa lista con questa lista vuota qui.
ogni parola e quindi la seconda variabile del nostro futuro oggetto sarà ovviamente la dimensione e la dimensione
sarà uguale agli argomenti che verranno inseriti durante la creazione dei futuri oggetti mobili.
Quindi elenca
Quindi piacevole.
E già siamo pronti per passare alla funzione successiva che sarà la funzione add e
che aggiungerà i premi cumulativi.
Fai attenzione che non è la semplice ricompensa è la ricompensa cumulativa.
E questo perché sai che stiamo facendo traccia dell'eleggibilità e quindi apprendiamo ogni 10 passi.
E quindi imparare con una ricompensa cumulativa e non una semplice ricompensa.
Quindi questa funzione aggiunge che stiamo per fare aggiungerà la ricompensa cumulativa a quella lista di premi.
Quindi Jeff lo chiameremo naturalmente e questa funzione prenderà due argomenti.
Il primo è self perché useremo questa lista di parole qui perché semplicemente aggiungeremo
la ricompensa cumulativa a questa lista di parole.
Quindi abbiamo bisogno del sé per essere in grado di farlo da solo.
E il secondo sarà i premi che rappresenteranno la ricompensa cumulativa.
Va bene quindi ci sono due argomenti della funzione.
Ora entriamo nella funzione e definiamo cosa deve fare.
Ok, molto semplicemente la prima cosa che deve fare è che ogni volta che otteniamo un accumulo vogliamo un nuovo.
Sapete quando progrediamo sui passi di tenue. Bene, quello che dobbiamo fare è aggiungere queste parole cumulative
alla lista.
Ed è esattamente quello che faremo scrivere una riga di codice che aggiungerà questa
nuova ricompensa cumulativa che stiamo ottenendo dopo aver compiuto dieci passaggi per questa lista di parole qui.
E per fare ciò dobbiamo separare due condizioni perché poiché lavorerà con i batch. Bene, vogliamo essere in alcune
liste, ma in alcuni altri casi le parole possono anche essere come un singolo elemento e la
sintassi per aggiungere un elemento a un elenco che è la lista di parole qui non è la stessa se
si sta aggiungendo una lista o un singolo elemento.
Quindi dobbiamo solo rendere questa una condizione che separerà questi due casi.
E iniziamo con il primo caso che è il caso in cui quello che stiamo aggiungendo a
questo elenco di parole è un elenco e per fare ciò andremo ad aggiungere è l'istanza tra parentesi abbiamo messo due argomenti il
​​primo è siamo noi parole che stiamo aggiungendo.
Quindi non eravamo.
E il secondo è ELENCO.
E quindi se la lista delle parole di un istanza significa se i premi sono in una lista.
perché dato che questo è un elenco, quello che possiamo fare è usare una semplice operazione di aggiunta perché possiamo alcuni tulis per ottenere i premi.
E quindi se i premi sono in una lista, quello che facciamo è molto semplicemente che prendiamo
la nostra lista di ricompensa e aggiungeremo questa lista
Ecco un elenco perché in questo caso verrà chiamato vero significato.
E quindi possiamo semplicemente sommare questa lista alla nostra lista di parole e quindi possiamo semplicemente avere la
tua lista di premi più uguali premi.
E facendo questo stiamo semplicemente estendendo la lista di alcuni in questi due elenchi insieme.
Tutto ok.
E poi seconda condizione.
Quindi possiamo semplicemente aggiungere altro in modo che se i premi non siano una lista e quindi se si tratti di un singolo elemento e quindi
di ciò che accade in quel caso.
Bene, è lo stesso che vogliamo aggiungere due parole alla nostra lista di parole.
Ma non possiamo usare la sintassi perché le parole non saranno più una lista.
Sarà un singolo elemento.
E quindi quello che dobbiamo usare è un'altra sintassi che è la funzione append.
Quando si desidera aggiungere un singolo elemento a un elenco a cui è possibile aggiungere qualcosa.
Devi usare la funzione append.
E quindi questo è esattamente quello che faremo ora.
Prenderemo il nostro elenco di parole dell'oggetto e incollalo qui e poi aggiungiamo il punto e poi
ne andremo primo.
E naturalmente tra parentesi mettiamo gli elementi che vogliamo aggiungere.
E questa è ovviamente una parola ma le parole in quel caso non saranno una lista.
Sarà un singolo elemento come una singola parola cumulativa non in una lista.
Va bene e allora vogliamo farlo, ma ora dobbiamo aggiungere qualcosa di più.
È quello che succede quando questa lista di parole ottiene più di 100 elementi.
Bene, in quel caso, quello che dobbiamo fare è eliminare il primo elemento di questo elenco ogni parola per
assicurarci che questo elenco di parole contenga sempre non più di 100 elementi.
Quindi, esattamente come quello che abbiamo fatto per la macchina di guida del sud
quando facciamo questa finestra di go e per assicurarci di ciò, aggiungeremo una condizione while specificando che ogni volta che la lunghezza della nostra lista di parole è
il numero di elementi nel nostro lista di parole ogni volta che questo numero è più grande di quella dimensione che è
la dimensione che abbiamo detto qui e che più tardi sarà uguale a 100.
Quando creiamo l'oggetto.
Bene, non appena il numero di elementi di questa lista di parole è maggiore di 100.
Bene, quello che vogliamo fare è eliminare i primi elementi della nostra lista di parole che possiamo ottenere prendendo l'indice
0 che è il primo indice della nostra lista di.
Questo è il primo elemento del nostro elenco di parole e vogliamo eliminarlo ogni volta che il nostro elenco di
parole contiene più di 100 elementi.
Quindi con questo con questo condizionale ci assicuriamo che il nostro elenco di parole non contenga mai
più di 100 elementi e quindi Ora quello che possiamo fare è creare una nuova funzione per calcolare la media della
nostra lista di parole che conterrà in esecuzione una cento elementi.
E quindi calcoleremo la media mobile di 100 passi ogni volta.
Quindi facciamo in modo che la funzione sia molto semplice perché c'è la funzione principale in
Python, che è una funzione di non-pilot per calcolare la media di una lista.
E quindi introduciamo qui la nostra ultima funzione che chiameremo media e questa
funzione prenderà un argomento che sarà di per sé perché useremo ancora la nostra
lista di parole che è una variabile di il nostro obiettivo di auto e colorazione.
E ora confrontiamo la media e così direttamente restituiremo la media perché possiamo ottenerla con
la funzione media a cui ovviamente stiamo giocando.
Bene, quello che vogliamo calcolare è la nostra lista di ciò che penso di copiare ancora.
Sì, ci siamo.
Quindi restituiamo semplicemente la media della nostra lista di parole e la media.
Come ho detto è una funzione non thailandese.
Quindi qui e Anglish guardano quell'autoide lista di parole.
E poi andiamo, abbiamo la nostra media su 100 passi perfetti.
Quindi abbiamo reso quella classe molto efficiente.
Ora riceviamo le istruzioni su come ottenere una media mobile di 100 passi.
oggetto medio mobile quando facciamo il pozzo di allenamento, creiamo già questo oggetto medio mobile.
E poiché useremo un
E quindi lo chiameremo A e semplicemente e sarà un oggetto e una classe.
E come abbiamo detto, vogliamo che la dimensione sia 100 perché vogliamo calcolare la media mobile su 100 passi.
Così perfetta.
Eccoci.
Ora siamo pronti a formare la nostra intelligenza artificiale per essere finalmente intelligenti.
È giunto il momento che da questo momento la nostra età diventerà intelligente.
Quindi non vedo l'ora di allenarlo.
Sarà abbastanza facile perché questo è qualcosa che siamo morti.
Ma sarà divertente.
E poi, dopo, sarà il momento di divertirsi ancora di più perché fondamentalmente la
nostra età sarà completamente pronta, costruita e anche intelligente e quindi eseguiremo il codice.
E poi giocherò a Doom e alla fine guarderemo i video della nostra IA AI che gioca a Doom
e vedremo se riuscirà a raggiungere il giubbotto.
Quindi non posso aspettare.
Facciamo quell'allenamento.
E fino ad allora I.