Halo dan selamat datang di tutorial ini.
Sekarang kita punya otak masa depan.
Kami juga memiliki pengoptimal.
Jadi pada dasarnya kami siap untuk melatih agen kami yang berbeda.
Itu adalah otak kita yang berbeda.
Jadi mulai sekarang yang akan membuat fungsi kereta besar ini yang akan berisi semua algoritma A3 dan oleh karena itu apa
yang akan kami implementasikan di kereta ini yang saya temukan hanyalah fungsi kereta besar ini yang hanya akan
menjadi fungsi kereta besar ini tidak ada lagi kelas tetapi siapa yang akan menggunakan fungsi kereta ini.
Dan langkah terakhir modul ini dengan kode utama.
Jadi begitulah.
Tetapi sebelum kita mulai, Anda bisa memperhatikannya.
Yah pertama-tama kita mengimpor beberapa perpustakaan jadi itulah perpustakaan klasik dengan modul obor.
Maksud saya perpustakaan obor Anda kemudian mengakhiri perpustakaan untuk menciptakan lingkungan yang akan pecah.
Maka tentu saja kita akan mengimpor sebenarnya kelas dari model kita.
Simpan yang ini.
Dan akhirnya kita akan menggunakan variabel dari TORCIDA.
Saya menyesal menjalankan kompetisi berkinerja tinggi di gradien.
Berkat grafik dinamis.
Dan kemudian kita memiliki fungsi ini memastikan fungsi lulusan bersama yang saya tidak ingin menghabiskan terlalu banyak waktu untuk
ini karena baik pertama ini hanya fungsi yang akan memastikan semuanya bekerja dengan benar.
Jika model yang digunakan oleh agen tidak memiliki gradien saham.
Itu sebabnya ini disebut short shared grads dan alasan lainnya adalah saya tidak berpikir fungsi
ini diperlukan.
Tetapi kita tidak pernah tahu dan setidaknya dengan ini akan 100 persen yakin bahwa kode akan dieksekusi dengan baik
tetapi itu tidak terlalu penting.
Yang harus kita fokuskan adalah fungsi tren ini yang mulai kita buat sekarang.
Jadi di sini kita mulai.
Def dan kereta akan segera menjadi kereta dan transformasi ini akan mengambil beberapa argumen.
Yang pertama adalah peringkat.
Saya akan menjelaskan apa itu dan yang kedua adalah haram sehingga semua parameter
adalah lingkungan.
Kemudian parameter ketiga akan dibagikan moral.
Jadi, Anda tahu model bersama adalah apa yang agen dapatkan untuk menjalankan eksplorasi
kecilnya pada sejumlah langkah tertentu dan akhirnya argumen terakhir adalah pengoptimal yang merupakan yang kami buat sebelumnya.
Sangat sempurna untuk diperdebatkan.
Dan sekarang kita siap untuk mulai mengimplementasikan fungsi yang sama.
Jadi hal pertama yang akan kami lakukan adalah Anda tahu bahwa Anda ingat apa singkatan A-380 untuk singkatan dari agen
Crilley aktif yang sinkron.
Jadi dalam 8: 3 lihat ada yang sinkron.
Jadi, seperti yang Anda pahami, kami harus melepaskan hak setiap agen pelatihan dan melucuti ekonomi
maka kami akan menggunakan peringkat untuk menggeser setiap sisi dengan peringkat ini sehingga parameter peringkat ini di sini hanya untuk
menggeser benih sehingga setiap agen pelatihan disinkronkan.
Jadi misalnya jika ada agen pelatihan maka peringkat akan naik dari 1 menjadi 10 dan akan ada satu
bilangan bulat per agen dari 1 hingga 10.
Jadi ketika kita menggeser benih dengan satu utas, semua angka acak semu yang dibuat oleh utas ini
akan benar-benar independen dari utas lainnya.
Namun benih atau nomor tetap.
Jadi, ketika kita mereproduksi pengalaman kita akan menemukan peristiwa yang persis sama.
Dan itu karena deterministik sehubungan dengan kursi.
Jadi, penting untuk memahami itu dan itulah sebabnya yang perlu kita lakukan adalah menyinkronkan setiap agen peserta pelatihan dengan
menggunakan hak di sini untuk menggeser benih dengan peringkat.
Jadi mari kita lakukan ini untuk melakukannya.
Kami akan mengambil perpustakaan torche kami.
Lalu kita akan mendapatkan benih dengan tanda kurung garis bawah manual.
Ini adalah fungsi dan sekarang kita akan mengambil benih dari semua agen yang dapat kita
akses dari benih itu dan untuk menggesernya berdasarkan peringkat untuk disinkronkan.
Masing-masing agen hanya akan menambahkan di sini plus rec dan itu akan menggeser benih dengan pangkat untuk menghilangkan hak setiap agen peserta
pelatihan karena ada satu benih untuk setiap agen pelatihan.
Baiklah hal pertama yang dilakukan dan sekarang langkah selanjutnya langkah selanjutnya adalah mendapatkan lingkungan.
Jadi kita akan membuat variabel baru yang akan kita panggil dan dan sekarang akan digunakan untuk
membuat Atari dan berfungsi dari modul akhir untuk menciptakan lingkungan untuk pelarian.
Itu untuk mendapatkan lingkungan break out.
Jadi kita ambil fungsi ini buat Terry dan dan sekarang kita harus memasukkan hanya satu argumen yang merupakan parameter
lingkungan.
Dan kami memilikinya karena ini adalah salah satu input dari fungsi otak.
Ini adalah parameter ini di sini yang akan menjadi parameter lingkungan breakout dan
oleh karena itu untuk mendapatkan lingkungan breakout kita mengambil argumen program-program ini lalu itu dan kemudian kita mendapatkan nama yang di masa
depan ada di kode berikutnya dengan fungsi utama akan mengeksekusi seluruh
kode akan menjadi Wazir brachialis.
Baiklah, itu membuat lingkungan kita sempurna.
Dan sekarang langkah selanjutnya adalah menyelaraskan kursi lingkungan pada salah satu agen.
Dan mengapa kita melakukan itu.
Itu karena ingat setiap agen dari A-3 Silmaril memiliki visi lingkungannya sendiri seperti salinan lingkungannya
sendiri dan oleh karena itu kita perlu melapisi masing-masing agen pada satu versi lingkungan tertentu
dan untuk itu kita akan menggunakan kursi karena setiap kursi menentukan lingkungan
tertentu.
Jadi dengan mengasosiasikan benih yang berbeda untuk setiap agen dengan baik kita akan mendapatkan apa yang kita
inginkan yaitu setiap agen akan memiliki lingkungannya sendiri.
Jadi bagaimana kita dapat melakukan itu, kita dapat mengambil lingkungan kita kemudian menggunakan fungsi seed untuk Anda tahu memilih
yang dia dapatkan untuk lingkungan.
Dan sekarang untuk menyelaraskan kursi lingkungan dengan benih agen.
Yah kita hanya perlu mendapatkan ini karena ini sesuai dengan kursi agen yang digeser hal-hal untuk peringkat
untuk mendapatkan agen pelatihan yang terorganisir karena mereka semua pada set yang berbeda.
Jadi kita hanya perlu membayar di sini dan ini akan menyelaraskan kursi lingkungan pada salah satu
agen. Oke sekarang kita akan mendapatkan model kita.
Itulah otak penglihatan A-3 kami.
Dan sekarang kita akan menggunakan kelas aktif dari file model kita.
Jadi pada dasarnya kita akan membuat objek baru dari kelas aktivitas ini dan kita akan memanggil model objek
atau otak ini jika Anda mau.
Tetapi pada dasarnya objek ini akan mengandung semua konvolusi CM. Koneksi linear dan fungsi
Ford untuk menyebarkan sinyal.
Jadi pada dasarnya itu akan berisi otak aktor dalam kritik dengan kemampuan untuk menyebarkan
sinyal ke seluruh otak untuk mendapatkan hasil akhir.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita buat model kita sehingga kita katakan kita ingin memanggil model objek ini.
Dan jadi kami membuat objek dari Undang-undang membuat kelas dan oleh karena itu kami mengambil kritik aktor kelas dan sekarang ingat
argumen apa ketika dua input.
Itu sebenarnya argumen fungsi.
Jadi kita harus memasukkannya, Anda tahu itu yang harus kita lakukan untuk menggunakan objek dalam metode.
Tapi kemudian argumen kami harus menempatkan nomine put yang dalam kondisi buruk yang dilakukan dalam rantai
seni dalam gambar cetak dan ruang aktual yang berisi Anda tahu serangkaian tindakan.
Jadi mari kita letakkan argumen ini di fungsi kereta.
Jadi yang pertama kita bisa mendapatkannya dengan lingkungan kita dan itu dan kemudian kita menggunakan ruang pengamatan itu
ruang pengamatan lalu itu dan kemudian Anda mendapatkan jumlah input kita mendapatkan nol braket bayangan.
Baiklah.
Itu untuk input.
Dan sekarang untuk ruang aksi.
Yah itu hampir sama dengan yang kita butuhkan dari lingkungan kita bahwa kita penting dari itu.
Dan kemudian beraksi ruang.
Baiklah.
Dan itu memberi kita argumen yang perlu kita input saat membuat objek.
Model kelas mengeksekusi.
OK jadi sekarang kita memiliki model kita dan sekarang langkah selanjutnya adalah menyiapkan status input kita.
Jadi ingat kita masih melakukan pembelajaran informal yang lebih dalam sehingga input menyatakan gambar input kita dan oleh karena itu ini
pada awalnya akan dilakukan oleh Ray yang akan berisi satu saluran karena kita akan bekerja dengan gambar hitam dan
putih dan itu akan memiliki waktu di lautan 42 oleh 42.
Namun penting untuk dipahami dan diingat bahwa status input adalah gambar input.
Jadi yang harus kita lakukan adalah untuk mendapatkan non-kekuatan maka kita akan mengubahnya menjadi jawaban penyiksaan.
Tetapi langkah pertama seperti apa yang kita lakukan sebelumnya adalah untuk mendapatkan wasit dan mendapatkannya.
Ini sebenarnya cukup sederhana.
Yah pertama-tama kita perlu membuat variabel untuk keadaan input yang akan lintas negara dan ini untuk mendapatkan
array wasit.
Kita hanya perlu mengambil lingkungan kita dan kemudian beradaptasi dan kemudian menggunakan fungsi reset.
Dan ini akan menginisialisasi Negara sebagai array kekaisaran dimensi satu demi 42 oleh 42.
Satu berarti 1 saluran gambar begitu hitam dan putih dan 42 dengan 42 tentu saja dominasi gambar.
Jumlah piksel dan lebar serta jumlah piksel dan tinggi.
Jadi pada dasarnya itu hanya contoh waktu.
Dan itulah yang kami kerjakan.
Dan sekarang kita memiliki ini sebenarnya dalam mewasiti karena ini akan memberi kita gambar-gambar dari
asuransi waktu di Empire.
Sekarang kita dapat mengubahnya menjadi penari obor dan untuk melakukan ini dengan baik kita akan kembali ke keadaan data
karena kita tidak perlu menyimpan nomor array.
Dan di situlah kita menggunakan obor modul obor.
Dan ingat kita sudah melakukan itu dengan fungsi dari tanda kurung non-Thailand.
Dan di dalam fungsi ini kita perlu memasukkan angka yang ingin kita ubah menjadi sensor obor.
Dan itu adalah keadaan versi sebelumnya dari array non-bayar negara akan menjadi pipelined
dari fungsi pipa sensor obor sehingga hanya menciptakan intens dari negara.
Dan sekarang kita hanya perlu menginisialisasi yang sudah dilakukan.
Ingat variabel umumnya variabel yang mengatakan jika sebuah episode berakhir atau jika permainan selesai.
Nah di sini kami hanya ingin memperkenalkan ini dilakukan dengan sangat baik dan initializer ke true untuk menentukan
bahwa Don't Voivode ini akan sama dengan true ketika permainan dilakukan.
Itu akan berguna untuk nanti sehingga AI tidak bermain tanpa batas waktu untuk keluar.
Baiklah.
Jadi pada dasarnya itulah awal dari fungsi tren ini dengan beberapa inisialisasi dan beberapa hal yang harus
kita lakukan.
Bagian terpenting di sini adalah kita harus mencabut hak setiap agen peserta pelatihan.
Itulah salah satu prinsip pertama A3 yang serupa yang harus kita terapkan.
Dan sekarang di tutorial selanjutnya kita akan melanjutkan ke sinkronisasi dengan model bersama.
Jangan lupa bahwa ada model yang berbeda tetapi juga model berbagi yang merupakan model yang
dimiliki oleh semua agen.
Jadi kami harus menyinkronkan dengan model acara sehingga setiap agen bisa mendapatkan model bersama ini untuk
melanjutkan ke eksplorasi kecil dari sejumlah langkah tertentu.
Jadi itulah yang akan kita lakukan di Statoil berikutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.