Halo dan selamat datang di ceritanya.
Baiklah, setelah kita membuat empat konvolusi dan LCN ini, kita sekarang memiliki status yang dikodekan yang akan menjadi
input dari dua jaringan saraf yang akan kita buat untuk aktor dan kritikus.
Dan berbicara tentang mereka, satu-satunya hal yang harus kita lakukan sekarang hanyalah membuat alat dalam koneksi penuh kita.
Satu untuk aktor dan satu untuk kritik.
Tetapi sebelum kita melakukan itu kita perlu mendapatkan sejumlah tindakan yang mungkin.
Jadi saya akan memanggil Anda variabel di sini yang tidak akan menjadi variabel objek.
Jadi saya tidak akan menggunakan diri saya di sini tapi saya akan membuat keluaran yang layak yang akan mewakili
sejumlah tindakan yang mungkin dan untuk mendapatkannya.
Kita bisa mendapatkannya dari ruang aksi.
Jadi kita mengambil ruang tindakan kita yang akan menjadi input dari fungsi ketika kita membuat objek.
Dan kemudian kita tambahkan itu dan untuk mendapatkan jumlah tindakan yang mungkin ini.
Dan sekarang aktor dan kritikus akan mengambil secara terpisah input yang sama yang merupakan output dari seluruh
proses ini di sini dengan konvolusi dan GLSEN.
Jadi itu akan mengambil input yang sama yang merupakan keadaan disandikan tetapi kemudian mereka akan memiliki dua koneksi linier
yang berbeda sehingga kita akhirnya mendapatkan sebenarnya dua jaringan saraf satu untuk dua dan satu untuk kritik.
Jadi mari kita buat dua jaringan saraf yang terpisah ini.
Tapi karena kita sudah melakukan pekerjaan besar dengan pengkodean di sini dengan baik apa yang perlu kita lakukan
hanyalah membuat dua objek satu dalam koneksi penuh untuk aktor dan satu koneksi linear lainnya untuk kritik.
Dan itulah yang akan saya lakukan.
Saya akan membuat dua objek sekarang menjadi objek pertama untuk koneksi linear dari kritik
yang saya sebut kritik dan skor Linnie dan untuk membuat koneksi linear ini.
Anda tahu bagaimana melakukannya, kita hanya perlu mengambil modul mesin dan kemudian kelas linear yang kita punya
dua input.
Baik neuron input yang merupakan output dari semua ini termasuk di sini dengan
konvolusi dan GM yaitu 256 neuron.
Jadi, ketika saya menempatkan dua ratus lima puluh enam di sini dan kemudian kita akan memiliki satu output karena ingat
output dari jaringan saraf untuk kritik adalah nilai fungsi yang diterapkan pada keadaan input ke input
yang dikodekan menyatakan bahwa kita membuat sini.
Jadi jika kita menyebut keadaan input yaitu output dari semua sumur ini, output dari jaringan saraf kritik akan
menjadi VS dan karena itu memiliki satu dimensi.
Itu hanya sebuah nilai.
Dan di sini kita menempatkan satu.
Dan ingat ini adalah apa yang dibagikan di antara para aktor sehingga mereka bisa mendapatkan beberapa informasi umum yang dapat mereka
gunakan untuk memainkan aksi mereka dengan cara yang lebih relevan.
OK jadi itu untuk jaringan saraf kritikus.
Dan sekarang mari kita membuat jaringan baru dari aktor dan oleh karena itu saya di sini aktor otodidak linear dan sama
kita sudah memiliki input Amerika Serikat.
Jadi sekarang kita hanya perlu menambahkan koneksi linier dan oleh karena itu mengatakan
kita mengambil modul kemudian kelas linear dan sekarang mengatakan ini jaringan aktor baru akan mengambil negara yang dikodekan
yang memiliki ukuran 256 jadi 256 di sini.
Tetapi kemudian output akan berbeda karena tentu saja Anda tahu bahwa output dari jaringan
saraf untuk aktor kunci lainnya melibatkan nilai-nilai kunci dari status input.
Yang bisa kami dengar dan pelat aksi.
Jadi sekali lagi jika kita menyebut negara yang disandikan ini yang kami maksud di sini sebagai suatu aksi yang memainkan output
dari jaringan saraf ini sebenarnya akan ada q sebagai a.
Dan karena Anda tahu kami memiliki satu nilai besar untuk setiap tindakan maka dari itu kami tidak memiliki hasil.
Nilai Q dan karenanya output di sini akan menjadi non output karena tidak ada output
sebenarnya jumlah manusia.
Oke, sempurna.
Jadi jika Anda mau, saya bisa menulis untuk Anda output di sini.
Pengkritiknya adalah yang baik dan juga negara yang disandikan dan untuk aktor hasilnya lucu juga.
Jadi itu sangat penting untuk memahami perbedaan ini di sini dan untuk memahami bahwa kami memiliki
dua jaringan berita terpisah.
Satu untuk kritik dan satu untuk aktor Oke sempurna.
Jadi kita hampir selesai dengan fungsi ini.
Sekarang hal yang paling penting dilakukan.
Satu-satunya hal yang tersisa yang harus kita lakukan adalah menginisialisasi semua bobot dari dua jaringan saraf
dan semua bias.
Dan tentu saja untuk melakukan itu kita akan menggunakan dua fungsi yang kita buat sebelumnya
yaitu kolom penginisialisasi dan bobot di dalamnya.
Jadi mari kita lakukan dengan cepat.
Ini akan menjadi sangat mudah dan sangat cepat.
Jadi pertama-tama kita akan menginisialisasi beberapa bobot acak dan untuk melakukan ini kita akan menerapkan fungsi
bobot di dalamnya untuk objek kita.
Jadi di sini kita harus mengambil diri untuk mendapatkan objek dan objek.
Kami menerapkan bobot dalam fungsinya.
Oleh karena itu di dalam kita hanya perlu meletakkan bobot dalam fungsi itu dan kemudian kita dapatkan yang akan menerapkan fungsi ini
pada objek kita dan dengan melakukan ini kita hanya menginisialisasi beberapa bobot acak untuk mendapatkan pembelajaran optimal
bobot di masa depan.
Dan sekarang yang harus kita lakukan adalah membuat normalisasi khusus untuk aktor dan kritikus.
Tapi ingat saya pikir saya mengatakan ini dalam tutorial sebelumnya kita tidak akan menetapkan varian yang sama
untuk X di yakked akrilik Anda akan mendapatkan standar deviasi kecil varians kecil.
Dan para kritikus akan mendapatkan yang besar.
Dan mengapa kita melakukan ini.
Apa tujuan dari memberikan standar deviasi kecil dari bobot untuk aktor dan standar deviasi
yang besar untuk kritik.
Nah itu memungkinkan mengelola untuk menangani eksplorasi vs eksploitasi.
Itulah tujuan melakukan hal ini dengan memberikan sedikit variasi kepada aktor dalam audiensi yang lebih luas
untuk dikritik.
Kami akan memiliki manajemen eksplorasi dan eksploitasi yang baik.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita jaga aktornya dulu.
Jadi kita ambil sendiri atau objek maka kita akan mengambil jaringan saraf aktor kita yaitu aktor
Linnea lalu kita akan mengakses bobot jaringan aktor baru ini dan ingat untuk mengakses data
bobot yang kita butuhkan data itu.
Baiklah.
Jadi dengan ini kita mendapatkan bobot dan sekarang kita akan menggunakan fungsi initialiser sis dinormalisasi kami.
Jadi saya menyalin pasta ini di sini dan kita akan memasukkan argumen.
Deviasi standar yang kita inginkan memiliki bobot ini.
Tetapi pertama-tama ingatlah bahwa fungsi ini membutuhkan dua argumen.
Pertama cara kita ingin menginisialisasi.
Jadi kita hanya perlu mengambilnya lagi dan mendasarkannya di sini.
Dan argumen kedua adalah standar deviasi.
Kami ingin memiliki bobot ini.
Jadi seperti yang kami katakan kami ingin standar deviasi kecil untuk aktor dalam yang kecil itu akan menjadi 0. 01 sempurna.
Jadi di situlah bobot jaringan syaraf aktor.
Sekarang mari kita berhati-hati terhadap bias dari karya aktor baru itu.
Dan oleh karena itu di sini kita akan melakukan hal yang hampir sama dengan menyalin salinan yang di bawah ini.
Ganti bobot dengan pembeli untuk mengakses pembeli dan setelah data, kami hanya akan menambahkan isian dan ingat di dalamnya ketika diletakkan nol
karena kami ingin semua perangkat diinisialisasi dengan nol.
Jadi sebenarnya saya tidak berpikir baris ini diperlukan karena seperti yang Anda ingat pembeli sudah diinisialisasi ke
nol dengan fungsi isian ini dalam fungsi menunggu.
Jadi, Anda tahu kami melakukan ini hanya untuk memastikan bahwa pembeli benar-benar diinisialisasi ke nol.
Tapi saya pikir itu sudah dilakukan di sini.
Tapi toh sekarang kami yakin 100 persen.
Baiklah sekarang kita akan melakukan hal yang sama untuk kritik.
Jadi mari kita menjadi efisien dan mari kita bahas dua baris ini.
Mari kita hadapi mereka di sini dan di sini kita hanya akan mengganti aktor dengan kritik.
Sama disini.
Dan sekarang satu-satunya hal yang harus kita ubah hanyalah standar deviasi yang kita inginkan dari bobot
jaringan saraf untuk dimiliki oleh pengkritik.
Dan seperti yang Anda ingat, kali ini deviasi standar yang besar alih-alih terbuka atau yang kita masukkan satu
sehingga kita pergi kita memiliki deviasi standar kecil untuk bobot pekerjaan baru aktor dan deviasi
standar besar untuk bobot.
Dan kemudian ketika kita sampai pada kritik.
Dan tentu saja itu adalah sesuatu yang kita dapat ganti aktif di sini dengan kredit.
Baiklah sekarang kita menjadi keren.
Jadi sekarang kita memiliki dua hal yang tersisa untuk dilakukan pertama adalah menginisialisasi juga bias tim dan untuk melakukan ini kita mengambil objek kita sendiri karena LACMA
milik objek kita dan kita akan mengatakan atau sebagai T. N. lalu itu dan kemudian
kita akan mendapatkan dua jenis pembeli yang terakhir.
Itu bias dan skor berdasarkan usia dan yang lainnya didasarkan pada usia skor skor.
Itulah dua jenis bias dalam CME dan sama akan diinisialisasi ke nol.
Jadi pertama-tama kita mengakses data dan kemudian kita menggunakan fungsi garis bawah isian untuk mengisi semua pembeli ini
dengan nol menginisialisasi mereka dengan milikmu.
Kanan.
Dan sekarang untuk kelompok pembeli kedua, kami di sini dapat diganti oleh usia demi usia.
Baiklah.
Itulah yang memulai bias dari nol dan sekarang hal terakhir yang perlu kita lakukan adalah menggunakan metode yang
diwarisi dari akhir dan modul itu adalah metode kereta.
Dan pada dasarnya hanya ada metode yang menempatkan modul dalam perawatan.
Jadi apa gunanya itu.
Yah penggunaannya adalah memungkinkan untuk mengaktifkan jika ada putus di ligasi kamar mandi.
Dan untuk menggunakannya, kami hanya menambahkan kereta pikiran sendiri dan menempatkan modul dalam trammeled sempurna.
Jadi kita sudah selesai dengan fungsi init.
Kami memiliki konvolusi kami, kami memiliki CME. Kami memiliki dua jaringan saraf terpisah untuk kritik
dan aktor dan semua bobot dan bias diinisialisasi dengan baik.
Jadi itu semua baik.
Kami siap untuk melanjutkan ke langkah berikutnya yaitu membuat fungsi maju yang tentu
saja akan maju menyebarkan sinyal dari awal dengan gambar input asli di seluruh otak sampai
kami mendapatkan output.
Jadi mari kita lakukan di tutorial selanjutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.