Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang kecerdasan buatan.
Hari ini kita berbicara tentang bagian pertama dari A-3 melihat bagian kritikus aktor.
Jadi di sini kita mendapat keuntungan sinkron.
Algoritma kritik aktor.
Dan kita akan berbicara tentang itu menggarisbawahi Akrotiri.
Di situlah kita akan memulai.
Secara teknis Anda bisa memulai dari mana saja, tetapi lebih masuk akal untuk memulai
dari seorang kritik karena dengan begitu kita akan memiliki penjelasan yang sangat konsisten tentang pemahaman intuitif tentang apa yang sedang terjadi yang akan
memudahkan kita.
Tetapi jika kita mulai mengejutkan pada akhir penyimpangan ini.
Baiklah sejauh ini dalam kursus ini kita telah datang dengan pembelajaran Kule bersyarat mendalam yang ilustrator di
sini jadi kita punya komputer melihat piksel sehingga gambar aktual dan piksel bukan hanya vektor.
Jadi itu tidak curang itu benar-benar melihat persis apa yang dilihat manusia melihat monster
itu melihat kesehatannya melihat parameter di bagian bawahnya melihat kartu atau melihat pistol itu persis sama dengan yang akan
dilihat manusia ketika bermain ini permainan.
Kemudian gambar itu dilewatkan melalui sarang konvolusional dan kemudian melewati tarik menarik rata dan masuk
ke jaringan saraf dan kemudian pada output kita punya tindakan seperti ingat kita punya nilai-nilai kubus
maka kita menerapkan kebijakan pemilihan tindakan ke mereka.
Jadi misalnya kita menerapkan Max lunak dan kami mencari tahu tindakan yang ingin kita ambil.
Jadi ada beberapa eksplorasi dan eksploitasi yang terjadi.
Ada kombinasi keduanya.
Jadi itulah cara kerja pembelajaran dingin convolutional yang mendalam.
Tapi sekarang mari kita lihat apa yang akan kita lakukan dengannya.
Jadi demi kesederhanaan hanya agar lebih mudah bagi kita untuk beroperasi adalah karena kita
akan menyesuaikan gambar ini dan memindahkannya.
Kita akan mengganti lingkaran dengan kotak dengan ini atau kotak persegi panjang ini.
Dan kita juga akan menghilangkan garis-garis itu dan antara hanya mengubahnya menjadi panah sehingga ini tidak
mengubah esensi.
Ini hanya representasi pada grafik ini.
Ini masih bahkan representasi ini masih dalam pembelajaran convolutional Kule hanya akan lebih
mudah bagi kita untuk memodifikasinya dan menunjukkan apa itu.
Jadi begitulah kita akan mewakili hal-hal dari sini.
Dan apa yang dilakukan atau bagian spesifik ini dimulai?
Ingat kita mulai seperti langkah demi langkah kita mulai dengan bagian kritik aktif.
Jadi kita akan melihat bagaimana kita beralih dari pembelajaran Kule yang sangat penting ke A-3 melihat langkah demi langkah dan langkah pertama
kita akan memperkenalkan aktor kritikus ini PARTOVI di sini jadi kita akan membicarakannya.
Jadi hal pertama yang terjadi adalah bit terakhir ini.
Outputnya sebenarnya kita hanya akan menggambar ulang seperti ini sehingga output yang persis sama persis
dengan nilai q yang sama persis dengan tindakan yang sama.
Jadi jika dia jika Anda memiliki delapan tindakan yang mungkin Anda masih memiliki delapan tindakan yang mungkin akan menempatkan mereka di atas
sehingga mereka mengambil lebih sedikit ruang sehingga tidak ada sejauh ini tidak ada yang berubah sejauh ini.
Ini dan ini persis sama.
Tapi sekarang inilah bagian kritik aktif.
Kami akan memiliki output kedua.
Kita akan memiliki yang pertama sebagai satu set output dan di sini kita akan memiliki output individual yang
terpisah sehingga secara teknis kita akan menggunakan jaringan saraf kita.
Jadi satu jam sekali.
Atau gambar dan segala sesuatu seperti nilai melewati jaringan dari kiri ke kanan di sini.
Mereka tidak hanya memuntahkan satu set nilai yang mereka keluarkan sebenarnya dua set.
Dan si top berkata bahwa kita benar-benar tahu apa itu tindakan yang mungkin tetapi di sini kita benar-benar akan
memiliki nilai tambahan lain jadi mari kita lihat itu.
Apa nilai itu.
Jadi di sini kita pergi itu yang teratas.
Jadi kami seperti mengurangi ukuran ilustrasi ini.
Output teratas adalah nilai-nilai kubus seperti yang kita bahas sebelumnya untuk tindakan.
Jadi mereka adalah hal yang sama.
Semuanya sama.
Tapi kemudian sekarang bagian bawah ini dan bagian atas sebenarnya disebut X atau kita
akan memberikan nama itu aktornya karena itulah bagian di mana agen memilih apa yang ingin dilakukan sehingga seolah-olah itu
bertindak itu seolah-olah itu tampil di atas panggung dan itu akan lebih masuk akal begitu kita memiliki nama
kedua di layar juga.
Dan kemudian output kedua hanya seperti satu nilai dan itu adalah V dari S jadi itu adalah nilai negara.
Jadi jika q dari S adalah Q dari A adalah nilai q dari tindakan tertentu dan seperti yang Anda lihat itulah mengapa ada tindakan satu tindakan dua tindakan
tiga hingga tindakan enam atau tindakan makna yang lebih tinggi mungkin ada di negara
itu.
Jadi dalam keadaan tertentu s Apa nilai q dari mengambil tindakan, tindakan ke tindakan satu tindakan ke dan sebagainya.
Kemudian di sini kita juga memprediksi kita juga menggunakan jaringan saraf untuk memprediksi
berapa nilai dari tahap kita sebenarnya dan bagian ini disebut kritik
Dan itulah intuisi untuk jenis intuisi tidak penuh bahkan seperti permulaan intuisi di belakang aktor yang
memprediksi bahwa ada dua keluaran sekarang dari jaringan saraf bukan hanya satu.
P sebelum kita baru saja memiliki yang di outbred yang sekarang kita sebut aksi.
Tapi sekarang kami memiliki dua keluaran Akshara dan kritikus.
Dan akan ada dinamika di antara mereka yang akan kita jelajahi lebih lanjut.
Namun untuk saat ini, penting untuk dipahami bahwa kami memperkirakan tidak hanya nilai tindakan yang dapat diambil oleh agen dari
kondisi saat ini, tetapi juga memperkirakan nilai berada dalam kondisi seperti ini menggunakan jaringan lama
yang sama tahun itu.
Jadi itulah inti dari langkah pertama menuju kritik aktif.
Dan sekarang kita akan perlu berbicara tentang sinkron yang akan kita lakukan tutorial selanjutnya untuk memahami
dengan tepat apa yang terjadi antara tugas dan hal terakhir untuk hari ini adalah bahwa semua nilai kunci ini seperti yang kita
tahu yang juga disebut Pulse .
Jadi dalam beberapa literatur di beberapa blog dan beberapa diskusi Anda mungkin menemukan dalam kritik aktif Anda
mungkin menemukan penulis berbicara tentang nilai-nilai Cue di sisi aktor dalam beberapa di literatur lain dan posting blog
dan diskusi Anda akan menemukan agrah penulis berbicara tentang kebijakan itu dan biasanya menggunakan
pengguna seperti huruf Yunani P untuk mewakili kebijakan atau hanya mengatakan kebijakan negara.
Jadi, semuanya ini adalah kebijakan negara bagian karena kita ingat kebijakannya adalah jika Anda
menempatkan semua tindakan bersama-sama tindakan yang mungkin dan kemudian memutuskan tindakan mana yang akan diambil.
Jadi ini akan menjadi seperti probabilitas mengambil setiap tindakan sehingga kebijakan.
Jadi jangan dibuang jika Anda melihat satu atau yang lain.
Mereka pada dasarnya berarti hal yang sama.
Jadi di satu sisi di sini Anda punya kebijakan atau nilai q di sisi lain
Anda punya nilai aktual negara dan mereka diprediksi sejak tahun itu.
Jadi itulah awal dari kritik aktif akan melanjutkan ini di tutorial berikutnya ketika
kita berbicara tentang sinkron dan lihat di sana.
Sampai kemudian menikmati.