สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การกวดวิชานี้
เอาล่ะ
ดังนั้นในบทเรียนก่อนหน้านี้เราได้ทำสมองหรือถ้าคุณต้องการสมองสำหรับ A-3 ดูตอนนี้เราต้องฝึกสมองนี้
แต่เพื่อฝึกสมองของเราเราต้องการเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่ใช้เครื่องมือนี้และติดบุหรี่ในศูนย์เพื่อรับน้ำหนักตามจำนวนที่พวกเขามีส่วนร่วมกับข้อผิดพลาดระหว่างการทำนายและเป้าหมาย
และสิ่งที่เราทำมาจนถึงตอนนี้ในโมดูลที่หนึ่งและสองเราใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอะตอมโดย torche ในการฝึกอบรม
แต่อย่างที่ฉันบอกคุณว่าเรากำลังเผชิญกับปัญหาที่ท้าทายอย่างมากซึ่งแตกออกและอัลกอริทึม A-380 ด้วยตัวมันเองนั้นไม่เพียงพอที่จะแก้ปัญหานี้
เราต้องการเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่กำหนดเองและเทคนิคมากมายในการแก้ปัญหานี้โดยไม่ต้องรอนาน
นั่นคือจุดประสงค์ของการทำสิ่งนี้และนั่นคือสาเหตุที่เรามีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่กำหนดเองแยกต่างหากตามอะตอมของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
และนั่นมีอยู่ในคลาสศัตรูที่ใช้ร่วมกันนี้และทำไมอะตอมที่ใช้ร่วมกัน
เป็นเพราะมันเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของอะตอม แต่จริง ๆ แล้วมันจะทำงานในสถานะที่ใช้ร่วมกัน
ดังนั้นเราจะอธิบายวิธีการใช้งานและเพื่อ toile ดังนั้นเราจะไปผ่านฟังก์ชั่นที่แตกต่างกันที่นี่โดยไม่ฆ่าพวกเขาเพราะคุณรู้ว่าเราต้องการที่จะเก็บพลังงานต่อไปและนอกเหนือจากนั้นคือรถไฟที่ฉัน
ลดลงซึ่งจะใช้เวลามากกว่าหนึ่งร้อยบรรทัดของรหัส
ดังนั้นจงเตรียมตัวให้พร้อม
และดังนั้นเราจะพยายามอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นที่นี่ใน Statoil เดียว
ลองเริ่มกันเลย
ก่อนอื่นเราขอแนะนำอะตอมการแชร์คลาสนี้ที่จะมีสามฟังก์ชั่นฟังก์ชั่น init ของฟังก์ชั่นหน่วยความจำที่แชร์และฟังก์ชั่นขั้นตอน
ดังนั้นสิ่งที่เราทำอันดับแรกคือเราได้รับมรดกจาก optin นั้นซึ่งเป็นอะตอมของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอะตอมและที่เราได้รับจากโมดูล Upton
จากคลังไฟฉาย
ดังนั้นที่นี่เราเป็นมรดกล้วนเพื่อให้ได้เครื่องมือทั้งหมดที่เกี่ยวข้องกับ atom optimizer และจากนั้นเราเริ่มต้นด้วยฟังก์ชั่น init
แล้วเกิดอะไรขึ้นที่นี่
ก่อนอื่นเราใช้ superfunction เพื่อสืบทอดจากเครื่องมือทั้งหมดและพารามิเตอร์พื้นฐานทั้งหมดจากอะตอมคลาส Atom
และพารามิเตอร์พื้นฐานเหล่านี้อยู่ที่นี่
เรียนรู้การแข่งขัน Baams เอปไซลอนและการสลายตัวของน้ำหนัก
จากนั้นเราก็เริ่มติดตาม
Foluke แรกนี้สำหรับกลุ่ม Paramo นั่นเอง
ดังนั้นสำหรับเราสิ่งที่กลุ่ม Parum ตั้งขึ้นรอบ ๆ กลุ่มมีคุณลักษณะทั้งหมดของเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
และในบรรดาคุณลักษณะเหล่านี้เรามีพารามิเตอร์ที่เราต้องปรับพารามิเตอร์เหล่านี้ให้เหมาะสมซึ่งเราต้องการให้อะตอมวิธีอื่น ๆ
ของเครือข่ายที่อยู่ในกลุ่ม parum ตนเอง
ดังนั้นที่นั่นเราไปกลุ่มเป็นของกลุ่มช่วยเหลือตนเอง
และที่นี่เรามี Faltu ตัวที่สองซึ่งจะได้รับพารามิเตอร์เหล่านี้ที่เราต้องการเพิ่มประสิทธิภาพและมีอยู่ในกลุ่ม
Parum ที่สงสัยในตัวเอง
โดยพื้นฐานแล้วเราจะผ่านกลุ่มการช่วยเหลือตนเองที่มีพารามิเตอร์ทั้งหมดและสำหรับแต่ละกลุ่มของพารามิเตอร์และการพูดคุยด้วยตนเองจากกลุ่มเราจะต้องผ่านพารามิเตอร์ที่เราต้องการปรับให้เหมาะสม
ดังนั้นสำหรับกลุ่ม Paramo ที่นี่หมายถึงน้ำหนักของนักเต้นที่ต้องการเพิ่มประสิทธิภาพ
ดังนั้นสำหรับตุ้มน้ำหนักแต่ละเซ็นเซอร์ที่เราต้องการปรับให้เหมาะสมแล้วเกิดอะไรขึ้นภายในกลุ่มนี้ด้วยโค้ดสี่บรรทัดนี้
โดยทั่วไปสิ่งที่เกิดขึ้นคือการอัปเดตที่ทำโดยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอ็กซ์โพเนนเชียลของการไล่ระดับสี
นี่คือรหัสบรรทัดนี้
นั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงของการไล่ระดับสีของช่วงเวลาหนึ่งที่เป็นของการสั่งซื้อหนึ่ง
แต่วัตถุที่สร้างขึ้นโดยอะตอมไม่เพียง แต่ขึ้นอยู่กับว่ามันยังขึ้นอยู่กับค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงของสี่เหลี่ยมของการไล่ระดับสี
นั่นคือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงของการไล่ระดับสีของโมเมนตัมไปหรือสอง
นี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงของหนึ่งทั้งหมด
และนี่คือค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ชี้แจงสำหรับสองของพวกเขาที่ EMJ ได้สลายตัว
แล้วเกิดอะไรขึ้นที่นี่
และตอนนี้ถ้าคุณต้องการเข้าใจเชิงลึกมากขึ้นว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบเอกซ์โปเนนเชียลทำงานได้ดีฉันขอแนะนำให้คุณดูที่บทความวิจัยวิธีการอดัมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพสุ่ม อัลกอริทึมหนึ่งที่นี่
ดังนั้นหากคุณต้องการรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของอัลกอริทึมที่ดีบทความนี้จะเป็นประโยชน์อย่างแน่นอน
จากนั้นคุณจะมีคำอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับอัลกอริทึมกับอะตอมและกฎ
และเพื่อให้คุณรู้ว่าเป็นเพียงถ้าคุณต้องการที่จะโจมตีก่อนที่จะโจมตีฟังก์ชั่นรถไฟขนาดใหญ่ที่จะทำให้ภายหลัง
ตกลงงั้นเรากลับไปที่กระทิง
และตอนนี้เราจะไปยังฟังก์ชั่นที่สองที่แชร์หน่วยความจำ
ดังนั้นตอนนี้ฉันจะพูดคำไม่กี่คำ
แนวคิดของฟังก์ชั่นหน่วยความจำที่ใช้ร่วมกันนี้มีลักษณะคล้ายกับเทนเซอร์ที่ kuda ที่คุณรู้จักเป็นตัวเร่งความเร็วตามมุมมอง
สิ่งที่เกิดขึ้นตรงนี้คือว่าเรามีเทนเซอร์ของอเมริกาที่แบ่งปันความทรงจำที่นี่ตรงนี้และที่นี่มีพฤติกรรมคล้ายกับเทนโตะนิดหน่อย
แต่ความแตกต่างก็คือที่นี่เซ็นเซอร์ที่แชร์หน่วยความจำส่งการคำนวณไปยังส่วนหนึ่งของ GP
คุณหรือคุณที่สามารถเข้าถึงภัยคุกคามอัมพาต
นั่นก็คือสิ่งที่ทำกันที่นี่
นั่นเป็นเล็กน้อยเช่น 10 ถึง kuda นั้น แต่มันถูกส่งไปยังส่วนหนึ่งของ GP
เพื่อให้สามารถเข้าถึงการคุกคามแบบขนานได้
เอาล่ะ
จากนั้นเรามีขั้นตอนการทำงานสุดท้าย
เพื่อให้คุณรู้ว่าฟังก์ชั่นนี้เป็นเหมือนวิธีการขั้นตอนของ atom optimizer ที่เราใช้ในหลักสูตรนี้
และอีกครั้งสิ่งนี้ขึ้นอยู่กับอัลกอริทึมหนึ่งในกระดาษเดียวกันที่เราเห็นมาก่อน
ดังนั้นอัลกอริทึมนี้
ดังนั้นอีกครั้งคุณต้องการที่จะเข้าใจในรายละเอียดบรรทัดของรหัสต่อไปนี้
ทีนี้อีกครั้งฉันอิงกริดให้คุณดูอัลกอริทึมนี้ทีละอันโดยเอกสารนี้
และนอกเหนือจากสิ่งที่ทำที่นี่ไม่ได้บังคับทั้งหมดเพราะนี่คือสำเนาการวางขั้นตอนวิธีที่ทำหน้าที่เป็นอะตอมคลาสนั้น
ดังนั้นโดยทั่วไปสิ่งที่ทำที่นี่เราสามารถทำได้โดยใช้มรดกของเราเพราะที่นี่เราสืบทอดจาก Acton ที่
Adam
และเพื่อใช้มรดกของเราดีสิ่งที่เราทำได้แทนที่จะทำทั้งหมดนี่แค่เขียนที่นี่ superfunction ที่เราใช้กับคลาสอาดัมที่ใช้ร่วมกันแล้วตัววัตถุของเราและที่นี่เราเพิ่งเพิ่มขั้นตอนด้วยขั้นตอนวงเล็บคือวิธีการกระทำในคลาสนั้นและนั่นก็เหมือนกัน
นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันบอกว่านี่เป็นเพียงแค่สำเนาของขั้นตอนการกระทำในคลาส Atom
ดังนั้นฉันคิดว่าถ้าคุณแทนที่ทั้งหมดนี้ด้วยฟังก์ชั่นสุดยอดที่ใช้ในการแบ่งปันอดัมและวิธีการขั้นตอนที่ดีเราอาจได้สิ่งเดียวกัน
เอาล่ะนั่นเป็นเรื่องที่น่าสนใจที่จะมองมัน
โดยทั่วไปคุณสามารถเห็นสิ่งนี้เป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของอดัม
มันเหมือนกับว่าเรามองลึกลงไป
แต่ถ้าคุณต้องการที่จะให้รายละเอียดทั้งหมดของสิ่งนี้และถ้าคุณต้องการที่จะเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นเบื้องหลังฉันขอแนะนำให้คุณดูที่บทความวิจัย
ฉันจะใส่ลิงค์ในความคิดเห็นที่นี่
คุณรู้ว่าคุณจะมีรหัสทั้งหมดที่เชื่อมต่อในรายละเอียดที่ดี
ดังนั้นจึงเป็นเรื่องที่ดีมากถ้าคุณได้ดู
และตอนนี้ฉันหวังว่าคุณจะมีพลังอันยิ่งใหญ่เพราะเราจะไปยังไฟล์รถไฟซึ่งจะมีฟังก์ชั่นรถไฟขนาดใหญ่นี้และโดยทั่วไปจะฝึกสมองของเราซึ่งตอนนี้เราสามารถทำได้เพราะเรามีเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
ดังนั้นขอให้พักกันดี
นอนหลับให้สนิทและเมื่อใดก็ตามที่คุณรู้สึกมีรูปร่างดี
มาต่อกันที่ขั้นตอนต่อไป
จนกว่าจะสนุกกับ AI