Olá e bem vindo a este tutorial do Python.
Então, agora que estamos prontos para treinar a rede para minimizar a distância ao quadrado entre as saídas e
o alvo graças ao que fizemos com o rastreamento de elegibilidade na seção anterior.
Bem, basicamente, estávamos prontos para iniciar todo o treinamento, você sabe que obtendo nossa contribuição para o nosso alvo, nossas
previsões, em seguida, calculando o último erro entre as previsões e o alvo e, em seguida, fazer a
propagação para trás foi obter uma grade no centro dos pesos de dados.
Então, estávamos prontos para fazer tudo isso, mas desde que queremos calcular a média móvel e 100 etapas que você
conhece para acompanhar a média durante o treinamento.
Bem, antes de fazermos todo esse treinamento, vamos fazer uma aula agora que obteremos essa
média móvel de 100 etapas.
Então, não há preocupações, vamos fazê-lo rapidamente.
Nós faremos classe com três funções, o que faremos, tudo isso e o tutorial único para que possamos
fazê-lo rapidamente.
Nós já fizemos isso.
E, além disso, queremos nos concentrar no treinamento agora porque é o mais importante.
Então, vamos fazer essa classe agora neste único tutorial.
Tudo bem, então vamos apresentar uma nova classe a qual vamos ligar e uma média móvel e depois
vamos com a nossa primeira função.
Então, é claro, a função inata que nunca muda nela e esta e essa função
levará dois argumentos.
O primeiro é o auto para o futuro e o futuro do objeto móvel que corresponderá ao tamanho da
lista das palavras das quais vamos calcular a média.
Então, isso será 100.
Tudo bem, então temos argumentos para a função.
Agora vamos entrar na função.
Agora você sabe o que fazer, temos que inicializar as variáveis ​​específicas do objeto.
E estes são.
Bem primeiro, o primeiro será uma lista de palavras que será a lista contendo as 100 palavras das
quais vamos calcular a média.
Então, neste momento, estamos simplesmente iniciando esta lista com esta lista vazia aqui.
todas as palavras e, em seguida, a segunda variável do nosso futuro objeto será, naturalmente, o tamanho e o
tamanho será igual aos argumentos que entrarão ao criar os futuros objetos móveis em média.
Então, liste
Então, sightseer.
E já estamos prontos para passar para a próxima função, que será a função add e que
irá adicionar as recompensas cumulativas.
Seja cuidadoso, não é a recompensa simples, é a recompensa cumulativa.
E é porque você sabe que estamos fazendo rastreamento de elegibilidade e, portanto, aprendemos cada 10 etapas.
E, portanto, aprender com recompensa cumulativa e não uma recompensa simples.
Então, isso adiciona função que estamos prestes a fazer, adicionará a recompensa cumulativa a essa lista de recompensas.
Então, Jeff, vamos chamar isso de anúncio, é claro, e esta função vai levar dois argumentos.
O primeiro é auto porque vamos usar esta lista de palavras aqui, porque simplesmente vamos
adicionar a recompensa cumulativa a esta lista de palavras.
Então precisamos do eu para conseguir isso sozinho.
E o segundo será a recompensa que representará a recompensa cumulativa.
Tudo bem, então há dois argumentos da função.
Agora vamos entrar na função e vamos definir o que tem a fazer.
Ok, então, simplesmente, a primeira coisa que tem a fazer é sempre que nos acumulamos, queremos um novo.
Você sabe quando nós progredimos nos passos da faca. Bem, o que temos a fazer é adicionar essas palavras
cumulativas à lista.
E é exatamente isso que vamos fazer, vamos escrever uma linha de código que irá
adicionar esta nova recompensa cumulativa que estamos recebendo depois de progredir em dez passos para esta lista de palavras aqui.
E para fazer isso, temos que separar duas condições porque, uma vez que ele estará trabalhando com lotes. Bem, queremos
estar em algumas listas, mas em alguns outros casos, as palavras também podem ser como um elemento único
e a sintaxe para adicionar um elemento a um A lista qual é a lista de palavras aqui não é a mesma
se você está adicionando uma lista ou um único elemento.
Então, precisamos fazer isso uma condição que irá separar esses dois casos.
E vamos começar com o primeiro caso que é o caso quando o que estamos adicionando
a esta lista de palavras é uma lista e, para isso, vamos adicionar é exemplo em parênteses colocamos dois argumentos, o primeiro
é é que somos palavras que estamos adicionando.
Então não estávamos.
E o segundo é LIST.
E, se a lista de palavras da instância significa se as recompensas estão em uma lista.
adicionar essa lista porque, uma vez que esta é uma lista, podemos usar uma simples operação de adição porque podemos alguns tulis para obter as recompensas.
E então, se as recompensas estiverem em uma lista, o que fazemos é muito simples de si
mesmo, que levamos nossa lista de recompensas e vamos
Aqui está uma lista porque isso será chamado para o verdadeiro significado, neste caso.
E assim podemos simplesmente somar esta lista à nossa lista de palavras e, portanto, podemos simplesmente ter
sua lista de recompensas mais recompensas iguais.
E, ao fazê-lo, estamos apenas estendendo a lista por algumas dessas duas listas juntas.
Tudo bem.
E, em seguida, segunda condição.
Então, podemos simplesmente adicionar outra, de modo que, se as recompensas não forem uma lista e, portanto, se for um único elemento,
e o que acontece nesse caso.
Bem, é o mesmo que queremos adicionar duas palavras à nossa lista de palavras.
Mas não podemos usar a sintaxe porque as palavras não serão mais uma lista.
Será um elemento único.
E então, o que precisamos usar é outra sintaxe que é a função de anexar.
Quando você deseja adicionar um único elemento a uma lista, você pode adicionar algo.
Você precisa usar a função de anexar.
E isso é exatamente o que vamos fazer agora.
Vamos pegar a nossa lista de palavras do objeto e colar isso aqui e depois adicionar ponto e
depois vamos primeiro.
E, claro, entre parênteses colocamos os elementos que queremos acrescentar.
E esta é, naturalmente, uma palavra b, mas as palavras nesse caso não serão uma lista.
Será um único elemento, como uma única palavra cumulativa, não em uma lista.
Tudo bem e então queremos fazer isso, mas agora temos que adicionar algo mais.
É o que acontece quando esta lista de palavras obtém mais de 100 elementos.
Bem, nesse caso, o que devemos fazer é excluir o primeiro elemento desta lista de todas as palavras
para garantir que esta lista de palavras sempre contenha mais de 100 elementos.
Então, exatamente como o que fizemos para o carro de condução sul ao fazer
isso, e então, para ter certeza disso, nós vamos adicionar uma condição de tempo especificando que sempre que o comprimento de nossa lista de palavras que é número
de elementos em nosso lista de palavras sempre que este número é maior do que o tamanho desse tamanho, que é
o tamanho que dissemos aqui e que mais tarde será igual a 100.
Quando criamos o objeto.
Bem, assim que o número de elementos desta lista de palavras for maior do que 100.
Bem, o que queremos fazer é excluir os primeiros elementos da nossa lista de palavras que podemos obter, levando o
índice 0 que é o primeiro índice da nossa lista de.
Este é o primeiro elemento da nossa lista de palavras e queremos excluí-la sempre que nossa lista de palavras
contenha mais de 100 elementos.
Então, com isso com este condicional aqui nós nos certificamos de que nossa lista de palavras nunca
contém mais de 100 elementos e, portanto, agora, o que podemos fazer é fazer uma nova função para calcular a média
de nossa lista de palavras que conterá na corrida cem elementos.
E, portanto, calcularemos a média móvel de 100 passos cada vez.
Então, vamos fazer com que esta seja a função que será muito fácil porque existe a função principal
em Python, que é uma função de não-piloto para calcular a média de uma lista.
E então, vamos apresentar a nossa última função aqui, a qual vamos chamar de média
e esta função vai levar um argumento que vai ser a si mesmo, porque vamos usar, é
claro, ainda nossa lista de palavras que é uma variável de nosso objeto para auto e para colorir.
E agora vamos comparar a média e, portanto, diretamente, retornaremos a média, porque podemos obtê-la
com a função média a qual, claro, estamos jogando.
Bem, o que queremos calcular o significado dessa é a nossa lista do que eu acho que ainda copio isso.
Sim, vamos lá.
Então, simplesmente devolvemos o significado da nossa lista de palavras e a média.
Como eu disse, é uma função não tailandesa.
Então, aqui e Anglish, veja essa lista de palavras que significa.
E então nós vamos, temos a nossa média de 100 passos perfeito.
Então, fizemos essa aula de forma muito eficiente.
Agora, obtemos instruções sobre como obter uma média móvel de 100 etapas.
usar um objeto de média móvel ao fazer o treinamento bem, já criamos esse objeto de média móvel.
E uma vez que vamos
E então vamos chamar isso de A e simplesmente e vai ser um objeto e uma classe.
E, como dissemos, queremos que o tamanho seja 100 porque queremos calcular a média móvel em 100 etapas.
Tão perfeito.
Aqui vamos nós.
Agora estamos prontos para treinar nossa IA para finalmente ser inteligente.
Já é hora de este ponto que nossa idade se torne inteligente.
Então eu não posso esperar para treiná-lo.
Vai ser bastante fácil porque é algo que estamos morto.
Mas isso vai ser divertido.
E, além disso, será hora de se divertir ainda mais, porque basicamente nossa idade
ficarei totalmente pronta e construída e também inteligência e, portanto, vamos executar o código.
E então vou jogar Doom e, eventualmente, assistiremos os vídeos de nossa AI AI tocando Doom
e veremos se conseguiu alcançar o colete.
Então eu não posso esperar.
Vamos fazer esse treinamento.
E até então eu.