Merhaba ve hikayeye hoş geldiniz.
Pekala, bu dört kıvrımları ve LCN'yi yaptıktan sonra aktör ve eleştirmen için yapacağımız
bu iki sinir ağının girdisi olacak kodlanmış bir duruma sahibiz.
Şu an yapmak zorunda olduğumuz tek şey, onlarla konuşmak, tam bağlantılarımızda araçlar yaratmaktır.
Biri aktör, biri de eleştirmen.
Ancak bunu yapmadan önce olası eylem sayısını öğrenmemiz gerekiyor.
Ve bu yüzden burada nesnenin bir değişkeni olamayacak kadar değişken diyeceğim.
bir takım olası eylemleri temsil edecek ve elde etmek için uygun olmayan çıktılar yaratacağım.
Dolayısıyla ben burada kendim kullanmayacağım, ancak
Peki bunu eylem alanından alabiliriz.
Bu yüzden, nesneyi yarattığımızda fonksiyonun girişi olacak olan eylem alanımızı alıyoruz.
Ve sonra bunu ekledik ve bu olası eylem sayısını elde etmek için.
Ve şimdi aktör ve eleştirmen, buradaki bütün sürecin çıktısı olan girdiyi, konvolüsyonlarla
ve GLSEN ile ayrı ayrı alacaktır.
Bu durumda, kodlanmış bir durum olan aynı girdiyi alacaktır, ancak iki farklı doğrusal bağlantıya sahip olacaklardır,
böylece sonunda iki tane sinir ağı elde edilecek ve iki tane de bir eleştirmen var.
Şimdi bu iki ayrı sinir ağını oluşturalım.
Fakat burada kodlamayla büyük işi yapmış olduğumuzdan, sadece yapmamız gereken şey, aktör için tam
bağlantıda bir tane ve eleştirmen için başka bir doğrusal bağlantı olan iki nesne oluşturmaktır.
Ve tam da bunu yapacağım.
Eleştiriciyi ve Linnie'nin skorunu arayacak olan eleştiricinin doğrusal bağlantısı için
şimdi iki nesne yaratacağım ve bu doğrusal bağlantıyı yaratacağım.
Bunu nasıl yapacağınızı biliyorsunuz, sadece motor modülünü ve ardından iki girdimizin bulunduğu doğrusal sınıfı
almamız gerekiyor.
Buradaki her şeyin çıktıları olan girdi nöronları, konvolüsyonlarla
ve 256 nöron GM'dir.
Dolayısıyla burada iki yüz elli altı koyduğumda bir çıktı elde edeceğiz çünkü eleştirmen
için sinir ağı çıktısını hatırlayın girdi durumuna uygulanan girişin durumuna kodlanmış
olan girdilere uygulanan değerdir İşte.
Dolayısıyla, bütün bu çıktıdan çıktı olan girdi durumu s olarak adlandırırsak eleştirmenin sinir ağı çıktısı
VS olur ve bu nedenle bir boyuta sahiptir.
Bu sadece bir değer.
Ve işte burada bir tane koyduk.
Ve unutmayın ki aktörler arasında paylaşılan şey budur, böylece eylemlerini daha alakalı bir
şekilde oynatabilmek için kullanabilecekleri ortak bilgiler edinebilirsiniz.
Tamam, eleştirmenin sinir ağı için.
Ve şimdi aktörün yeni ağını yapalım ve bu nedenle ben burada kendiliğinden öğretmen oyuncusu doğrusal ve aynı
zaten girdileri kodlanmış Devletlere sahibiz.
ve dolayısıyla bir modülden sonra doğrusal sınıfı alıp, aktörün
bu yeni ağının 256 boyutunda 256 kodlu durumu alacağını söylediğimizi söylemeliyiz.
Şimdi sadece doğrusal bir bağlantı eklemeliyiz
Fakat çıkış, çünkü tabii ki aktör için sinir ağı çıktısının diğer
anahtar giriş durumlarının anahtar değerlerini içerdiğinden dolayı farklı olacak.
Duyabildiğimizi ve aksiyon plakasını.
Bu kodlanmış hal olarak adlandırdığımız bir başka deyişle, bu sinir ağının çıktısını oynayan bir eylem olduğu
için yine burada q olarak birer cümle geliriz.
Ve bildiğiniz gibi, her bir hareket için büyük bir değere sahibiz, o zaman çıktılarımız yok.
dolayısıyla çıktı burada çıktı olmayacak çünkü çıktı aslında insan sayısı değil.
Q değerleri ve
Tamam mükemmel.
İstersen burada yazdıklarımı yazabilirim.
Eleştirmen, kodlanmış durum olduğu kadar iyidir ve aktör için çıktı her şeyden önce sevimlidir.
Bu nedenle bu ayrımı anlamak ve bu nedenle iki ayrı haber ağımız olduğunu
anlamak çok önemlidir.
Biri eleştirmen ve diğeri aktör için Tamam.
Bu yüzden neredeyse bu işlevi bitirdik.
Şimdi en önemli şey bitti.
Yapmamız gereken tek şey, bu iki sinir ağının tüm ağırlıklarını ve tüm
önyargılarını başlatmaktır.
Ve elbette bunu yapmak için, daha önce yaptığımız, normalize edilmiş sütun başlatıcısı
ve içindeki ağırlıkları içeren iki fonksiyonu kullanacağız.
Bu yüzden hızlı bir şekilde yapalım.
Oldukça kolay ve oldukça hızlı olacak.
rasgele ağırlıkları başlatacağız ve bunu yapmak için, ağırlıktaki fonksiyonları nesnemize uygulayacağız.
Bu yüzden, önce bazı
Dolayısıyla, burada nesnemizi elde etmek ve itiraf etmek için kendini almalıyız.
Ağırlığı fonksiyonuna uygularız.
Dolayısıyla içeride ağırlıkları o işleve yerleştirmeliyiz ve sonra bu işlevi nesnemize uygulayacağız ve bunu
yaparak sadece bu ağırlıkların gelecekteki en iyi öğrenimini elde etmek için
bazı rastgele ağırlıkları başlatıyoruz.
Ve şimdi yapmamız gereken aktör ve eleştirmen için özel bir normalleştirme yapmak.
varyansı ayarlamayacağımızı söyledim, küçük bir standart sapma küçük varyans elde edeceksiniz.
Ancak hatırlattığım kadarıyla önceki derslerde akrilikte X için aynı
Ve eleştirmenler büyük bir alacak.
Ve bunu neden yapıyoruz.
Aktör için ağırlıkların küçük bir standart sapması ve eleştirmenin yolunun geniş standart
sapması vermenin amacı nedir?
Bu, araştırmayı sömürüye göre yönetmeyi sağlar.
Bunu, daha büyük bir kitleye aktörün eleştirmesine küçük bir varyasyon vererek bunu yapmanın tam
amacı budur.
Araştırmaya ve sömürüye karşı iyi bir yönetim yapacağız.
O halde bunu yapalım önce aktöre bakalım.
Böylece ben ya da nesne alıyoruz, o zaman aktör Linnea olan sinir
ağını alacağız, aktörün bu yeni ağının ağırlıklarına erişeceğiz ve ihtiyacımız olan
ağırlıkların verisine erişmeyi unutmayacağız. Bu verileri.
Tamam.
Böylece ağırlıkları elde ediyoruz ve şimdi normalleştirilmiş tarağımızın başlatıcısı işlevimizi kullanacağız.
Dolayısıyla, bu yapıştırmayı burada kopyalayıp bir tartışma yapacağız.
Bu ağırlıkların standart sapma olarak bulunmasını istiyoruz.
Ancak önce bu fonksiyonun iki argüman aldığını unutmayın.
İlk olarak, başlatmak istediğimiz yol.
Dolayısıyla, onu tekrar almamız ve burada temel almamız gerekiyor.
Ve ikinci argüman standart sapmadır.
Bu ağırlıkların olmasını isteriz.
Dolayısıyla küçük bir aktör için küçük bir standart sapma istediğimizi söylediğimizde 0 olacak. 01 mükemmel.
Bu yüzden aktörün sinir ağı ağırlıkları burada.
Şimdi aktörün yeni eserinin önyargılarına dikkat edelim.
Ve bu nedenle burada aşağıda bu yapıştırmayı kopyalayacağımız hemen hemen aynısını yapacağız.
Alıcılara ağırlık vermek için alıcılar ve yalnızca dolgu ekleyeceğimiz verilerle ve tüm cihazların sıfırla başlatılmasını istediğimizden
sıfırdan içeri girdiğimiz zamanı hatırlayarak yerini değiştirin.
Aslında alıcıları bekleme işlevinde bu dolgu işlevi ile sıfıra zaten başlattığınızı hatırladığınız
için aslında bu satırı zorunlu hissetmiyorum.
Yani, bunu yalnızca alıcıların sıfıra sıfırlandığından emin olmak için yapıyoruz.
Ama bence zaten burada bitti.
Ama yine de yüzde yüz emin olduk.
Pekâlâ, eleştirmen için de aynı şeyi yapacağız.
Şimdi verimli olalım ve bu iki satırı da ele alalım.
Onlarla burada yüzleşelim ve burada sadece aktörü eleştirmenle değiştireceğiz.
Burada aynı.
Ve şimdi değiştirmek zorunda olduğumuz tek şey, eleştirmen için sinir ağı
ağırlıklarını istediğimiz standart sapmadır.
girersek, aktörün yeni eseri ağırlığı ve ağırlıklar için büyük bir standart sapma için küçük bir standart sapma elde edeceğiz.
Ve bir zamanlar bu kez bir kez açık ya da bir tane daha büyük bir
standart sapmayı hatırlarsanız, bir tane
Sonra da eleştirmene kavuştuğumuzda.
Ve elbette, burada aktif olarak kredi ile değiştirdiğimiz bir şey.
Pekala şimdi havalıyız.
Şimdi, yapmamız gereken iki kalan şey var: ekibin önyargılarını da başlatmak ve bunu yapmak için nesnemizin kendisini alıyoruz, çünkü LACMA bizim
nesnemize ait ve biz de T olarak söyleyebiliriz. N. sonra o zaman ve
sonuncusu olan iki alıcı türünü alacağız.
Bu önyargı ve yaşa göre skor ve diğeri skor yaşı yaşına dayanmaktadır.
CME'deki iki önyargı türü budur ve aynı şekilde sıfıra başlatılacaktır.
Böylece önce verilere eriştik ve ardından alıcıların hepsini sıfırlarla doldurmak için doldurma
altçizgisi işlevini sizinle başlatın.
Sağ.
Ve şimdi alıcıların ikinci grubu için, aynı yaş grubunun yaş yaşına göre değiştirilmesi için buradayız.
Tamam.
gereken şey, tren yöntemi olan bu modülden ve sonundan devralınan bir yöntem kullanmaktır.
Sıfırların önyargılarını başlatıyor ve şimdi son yapmamız
Ve temelde, tedaviyi modüle geçiren bir yöntem var.
Peki bunun kullanımı ne.
Peki kullanım banyo ligations herhangi bir damla varsa etkinleştirmek için izin verir olmasıdır.
Ve bunu kullanmak için sadece kendi düşünce trenini ekliyoruz ve bu modülü sarmallarla mükemmel kılacak.
Böylece init işlevi bitti.
CME'ye sahip olduğumuz kıvrımlarımıza sahibiz eleştirmen ve oyuncu için iki ayrı sinir
ağımız var ve tüm ağırlıklar ve önyargı iyi başlatılmış durumda.
Bu yüzden hepsi iyi.
İleriye yönelik bir işlevi yapmak için bir sonraki adıma geçmeye hazırız, ki bu
ileri işlevi, çıktı elde edilene kadar elbette tüm beyindeki orijinal girdi görüntüleri ile en
baştan sinyali ilerletecektir.
Bunu bir sonraki ders kitabında yapalım.
Ve o zamana kadar AI zevk.