Hallo und herzlich willkommen zur Geschichte.
Nun gut, nachdem wir diese vier Windungen und das LCN gemacht haben, haben wir nun einen verschlüsselten Zustand, der die Eingabe
dieser beiden neuronalen Netzwerke sein wird, die wir für den Schauspieler und den Kritiker machen werden.
Und davon zu reden, das einzige, was wir jetzt tun müssen, ist die Erstellung von Werkzeugen in unseren vollständigen Verbindungen.
Einer für den Schauspieler und einer für den Kritiker.
Aber bevor wir das tun, müssen wir die Anzahl der möglichen Aktionen ermitteln.
Ich werde Sie hier Variable nennen, die keine Variable des Objekts sein wird.
Also werde ich hier nicht selbst verwenden, aber ich werde brauchbare Nicht-Ausgaben erstellen, die eine Reihe
möglicher Aktionen darstellen und diese erhalten.
Nun, wir können es aus dem Aktionsraum bekommen.
Wir nehmen also unseren Aktionsraum, der die Eingabe der Funktion ist, wenn wir das Objekt erstellen.
Und dann fügen wir das hinzu und erhalten so viele mögliche Aktionen.
Und jetzt werden der Schauspieler und der Kritiker die gleiche Eingabe nehmen, die hier mit
den Faltungen und GLSEN ausgegeben wird.
Es wird also dieselbe Eingabe benötigt, die ein verschlüsselter Zustand ist, aber dann haben sie zwei unterschiedliche lineare Verbindungen, so
dass wir schließlich tatsächlich zwei neuronale Netzwerke erhalten, eines für die zwei und eines für einen Kritiker.
Also machen wir diese zwei getrennten neuronalen Netzwerke.
Aber da wir mit der Kodierung hier bereits den großen Job gemacht haben, müssen wir einfach
zwei Objekte erstellen, eines für den Schauspieler und eine weitere lineare Verbindung für den Kritiker.
Und genau das werde ich tun.
Ich werde jetzt zwei Objekte erstellen, ein erstes Objekt für die lineare Verbindung des Kritikers, das
ich Kritiker nennen werde und die Partitur Linnie sind, und diese lineare Verbindung herzustellen.
Sie wissen, wie es geht, wir müssen nur das Motormodul und dann die lineare Klasse nehmen, auf die wir zwei
Eingänge haben.
Nun, die Eingabe-Neuronen, die die Ausgaben von all dem sind, einschließlich hier mit den Windungen
und dem GM, der 256 Neuronen ist.
Wenn ich also zweihundertsechsundfünfzig sechs hier setze, werden wir eine Ausgabe haben, weil die Ausgabe des neuronalen Netzwerks
für den Kritiker der Wert der Funktion ist, die auf den Eingabezustand angewendet wird,
und auf die eingegebenen kodierten Zustände Hier.
Wenn wir also den Eingabezustand s nennen, der die Ausgabe von all dies ist, wird die Ausgabe des neuronalen Netzwerks
des Kritikers VS sein und hat daher eine Dimension.
Es ist nur ein Wert.
Und hier haben wir eine.
Denken Sie daran, dies ist das, was die Schauspieler teilen, damit sie einige allgemeine Informationen erhalten,
mit denen sie ihre Aktion relevanter spielen können.
OK, also für das neuronale Netzwerk des Kritikers.
Und jetzt machen wir das neue Netzwerk des Schauspielers und deshalb bin ich hier ein selbstlernender Schauspieler, und
die Eingaben sind bereits verschlüsselt.
Also müssen wir jetzt einfach eine lineare Verbindung hinzufügen und sagen, dass wir in
einem Modul die lineare Klasse nehmen und jetzt sagen, dass dieses neue Netzwerk des Schauspielers den verschlüsselten Zustand annehmen
wird, der hier die Größe 256 hat, also 256.
Die Ausgabe wird jedoch anders sein, da Sie natürlich wissen, dass die Ausgabe des neuronalen
Netzwerks für den Aktor andere Schlüssel die Schlüsselwerte der Eingangszustände umfasst.
Die, die wir hören konnten und die Aktionsplatte.
Wenn wir also diesen verschlüsselten Zustand nennen, den wir hier als Aktion meinen, ist die Ausgabe
dieses neuronalen Netzwerks tatsächlich q als a.
Und da Sie wissen, dass wir für jede Aktion einen enormen Wert haben, haben wir keine Ausgaben.
Q-Werte und daher die Ausgabe hier wird keine Ausgaben sein, da keine Ausgabe tatsächlich die Anzahl
der Menschen ist.
Okay, perfekt.
Also wenn du willst kann ich hier für dich schreiben.
Der Kritiker ist sowohl der verschlüsselte als auch der kodierte Zustand und für den Schauspieler ist die Ausgabe süß wie in Ordnung.
Deshalb ist es sehr wichtig, diese Unterscheidung hier zu verstehen und zu verstehen, dass wir daher
zwei separate Nachrichtennetzwerke haben.
Eine für den Kritiker und eine für den Schauspieler. Okay, perfekt.
Damit sind wir fast fertig mit dieser Funktion.
Jetzt ist das Wichtigste getan.
Das einzige, was wir noch tun müssen, ist, alle Gewichte dieser beiden neuronalen Netzwerke und alle
Vorurteile zu initialisieren.
Um dies zu tun, werden wir natürlich die zwei Funktionen verwenden, die wir zuvor gemacht haben, nämlich
die Initialisierung von Spalten und die Gewichtungen darin.
Also lass uns das schnell machen.
Es wird ziemlich einfach und schnell sein.
Zuerst initialisieren wir einige zufällige Gewichtungen und wenden dazu die Gewichtungen in ihrer
Funktion auf unser Objekt an.
Hier müssen wir uns also selbst nehmen, um unser Objekt zu bekommen und zu protestieren.
Wir wenden das Gewicht in seiner Funktion an.
Deshalb müssen wir im Inneren nur die Gewichtungen in diese Funktion einfügen und dann bekommen wir diese Funktion
auf unser Objekt. Dadurch initialisieren wir einige zufällige Gewichtungen, um ein zukünftiges optimales Lernen
dieser Gewichtungen zu erhalten.
Jetzt müssen wir für den Schauspieler und den Kritiker eine besondere Normalisierung vornehmen.
Aber denk dran, ich glaube, ich habe dies in den vorherigen Tutorials gesagt. Wir
werden nicht die gleiche Abweichung für das X in Acryl-Yakked einstellen.
Und die Kritiker werden eine große bekommen.
Und warum machen wir das?
Was ist der Zweck, eine kleine Standardabweichung der Gewichte für den Schauspieler und die große Standardabweichung des
Wegs für den Kritiker anzugeben.
Nun, das erlaubt es, Exploration gegen Ausbeutung zu handhaben.
Das ist genau der Zweck, dies zu tun, indem dem Schauspieler in einem größeren Publikum eine kleine Abweichung zur
Kritik gegeben wird.
Wir haben ein gutes Management zwischen Exploration und Ausbeutung.
Also lass uns das tun, lass uns zuerst auf den Schauspieler aufpassen.
Also nehmen wir uns selbst oder widersprechen uns, dann nehmen wir das neuronale Netzwerk unseres Schauspielers, das Schauspieler Linnea ist.
Dann werden wir auf die Gewichtungen dieses neuen Netzwerks des Schauspielers zugreifen und uns daran erinnern, auf die Daten
der Gewichtungen zuzugreifen, die wir brauchen diese Daten.
Gut.
Damit erhalten wir die Gewichte und nun verwenden wir den Initialisierer für den normalisierten Kamm.
Also kopiere ich dieses Einfügen hier und wir werden ein Argument eingeben.
Die Standardabweichung, die diese Gewichte haben sollen.
Denken Sie jedoch zuerst daran, dass diese Funktion zwei Argumente benötigt.
Zuerst den Weg, den wir initialisieren wollen.
Also müssen wir das einfach noch einmal nehmen und hier begründen.
Und das zweite Argument ist die Standardabweichung.
Wir wollen diese Gewichte haben.
Wie gesagt, wir wollen eine kleine Standardabweichung des Schauspielers in einem kleinen, es wird 0 sein. 01 perfekt.
Hier sind also die Gewichte des neuronalen Netzwerks des Schauspielers.
Nun kümmern wir uns um die Neigung der neuen Arbeit des Schauspielers.
Und deshalb machen wir hier fast dasselbe, wie wir diese Paste kopieren wollen.
Ersetzen Sie das Gewicht von Käufern, um auf die Käufer zuzugreifen. Nach den Daten fügen wir einfach Fülldaten hinzu, und merken Sie sich, wenn Sie
Null setzen, da alle Geräte mit Null initialisiert werden sollen.
Ich glaube also nicht, dass diese Zeile notwendig ist, da, wie Sie sich erinnern, die Käufer bereits mit
dieser Füllfunktion in der Wait-Funktion auf Null gesetzt werden.
Sie wissen also, dass wir dies tun, um sicherzustellen, dass die Käufer tatsächlich auf Null gesetzt werden.
Aber ich denke es ist hier schon gemacht.
Aber jetzt sind wir zu 100 Prozent sicher.
In Ordnung, jetzt machen wir dasselbe für den Kritiker.
Also lasst uns effizient sein und diese beiden Zeilen abdecken.
Lassen Sie uns ihnen hier gegenüberstehen und hier werden wir den Schauspieler nur durch Kritiker ersetzen.
Hier gilt das gleiche.
Jetzt müssen wir nur noch die Standardabweichung ändern, die wir für
die Kritiker haben wollen.
Und wenn Sie sich diesmal einmal an eine große Standardabweichung erinnern anstatt an eine offene oder eine, werden wir eine eingeben,
also haben wir eine kleine Standardabweichung für die Gewichte der neuen Arbeit des Schauspielers und eine
große Standardabweichung für die Gewichte.
Und dann, wenn wir an den Kritiker kommen.
Und das ist natürlich etwas, das wir hier aktiv durch Kredit ersetzen müssen.
Alles klar jetzt werden wir cool.
Wir haben also noch zwei weitere Dinge zu tun, zuerst die Vorurteile des Teams zu initialisieren und dazu nehmen wir unser Objekt selbst, weil die LACMA
zu unserem Objekt gehört und wir sagen, oder als T. N. dann das und dann bekommen
wir die zwei Arten von Käufern, die in der letzten sind.
Das ist Voreingenommenheit und die Bewertung nach Alter und die andere basiert auf dem Alter des Alters.
Das sind die beiden Arten der Verzerrung in der CME und die gleichen werden auf Null initialisiert.
Also greifen wir zuerst auf die Daten zu und verwenden dann die Funktion zum Unterstreichen der Unterstriche, um alle Käufer mit Nullen
zu füllen, die mit Ihren initialisiert werden.
Recht.
Und jetzt für die zweite Käufergruppe werden wir hier gleich durch Alter nach Alter ersetzt.
Gut.
Das initialisiert die Neigung der Nullen. Jetzt müssen wir als letztes eine Methode verwenden, die vom Ende geerbt
wird, und das Modul, das die Train-Methode ist.
Und im Grunde gibt es nur eine Methode, die das Modul in Behandlung bringt.
Was nützt es also?
Nun, es ist die Verwendung, die es erlaubt, zu aktivieren, wenn es zu Störungen im Badezimmer kommt.
Um es zu benutzen, fügen wir einfach einen selbstgedachten Zug hinzu, und das Modul ist perfekt für die Arbeit.
Damit sind wir mit der init-Funktion fertig.
Wir haben unsere Konvolutionen, wir haben die CME, wir haben zwei getrennte neuronale Netzwerke für den
Kritiker und den Schauspieler, und alle Gewichtungen und Verzerrungen sind gut initialisiert.
Das ist also alles gut.
Wir sind bereit, mit dem nächsten Schritt fortzufahren, nämlich mit der Forward-Funktion, die
das Signal natürlich von vornherein mit den ursprünglichen Eingabebildern im gesamten Gehirn weiterleitet, bis wir
die Ausgabe erhalten.
Machen wir das im nächsten Tutorial.
Und bis dahin genießen Sie AI.