Halo dan selamat datang di tutorial ini di Statoil hari ini kita akan melakukan sinkronisasi dengan model bersama.
Jadi yang akan kita lakukan adalah tetap mengirim fungsi tentunya dan kemudian menginisialisasi panjang satu
episode.
Jadi kita akan memanggil panjang episode episode dan panjang inti ini kita pergi dan kita akan
menginisialisasi ke nol.
Namun, panjang yang sekarang ini akan menjadi tambahan.
Dan berbicara tentang peningkatan dalam hal itulah yang akan kita lakukan.
Jadi kita akan menggunakan loop sementara dan menggunakan trik ini untuk mengatakan sementara Kallen benar untuk mengulang apa yang akan terjadi sekarang
apa yang akan terjadi di dunia ini.
Dan hal pertama yang akan terjadi dalam loop ini adalah penambahan panjang
episode.
Jadi hal pertama yang akan kita lakukan adalah bertambah 1 dan untuk melakukannya kita cukup
mengambil episode panjang dan menambahkan di sini ditambah sama dengan 1.
Dan sekarang kita akan melakukan sinkronisasi dengan share lebih banyak.
Itu berarti bahwa sekarang agen akan mendapatkan akan menggunakan model bersama untuk melakukan eksplorasi kecil pada
sejumlah langkah tertentu dan bagaimana model akan mendapatkan model bersama ini.
Kita perlu mengambil moral kita daripada itu dan kemudian menggunakan metode load state Dick karena kita akan menggunakannya
untuk mendapatkan kamus status dari model bersama kita sehingga kita harus meletakkan model bersama terlebih dahulu dan menerapkan kemudian
metode statis untuk dapatkan parameter dari model bersama.
Dan itulah bagaimana model kami di sini akan mendapatkan model bersama untuk penjelajahan kecilnya Oke.
Dan begitu model mendapatkan model bersama ini sekarang kita harus membedakan dua kasus.
Yang pertama adalah jika dilakukan berarti jika permainan dilakukan maka permainan dilakukan maka apa yang terjadi dalam kasus itu.
Kita harus menginisialisasi ulang status tersembunyi dan status sel LSD dan mal.
Dan itulah mengapa saya akan mengambil Lihat X sel Amerika dan juga usia X negara tersembunyi dan saya akan menginisialisasi ulang
buku-buku mereka dan bagaimana Anda akan menginisialisasi ulang mereka.
Nah dengan hanya nol akan ada vektor 256 nol karena ingat output sisanya.
Seperti yang saya sebutkan 1 dan 256.
Jadi begini kita akan menginisialisasi mereka dengan menggunakan perpustakaan obor kemudian fungsi nol.
Dan karena kita menginginkan vektor 256 nol kita akan mendengar dimensi satu untuk vektor dan 256
untuk jumlah elemen yang akan menjadi nol lalu kita lanjutkan.
Tapi kemudian kita akan mengubahnya menjadi Voivode obor karena kemudian beberapa gradien akan dihitung.
Jadi kita perlu mengintegrasikan ini dengan gradien.
Baiklah.
Dan kita akan melakukan hal yang sama untuk keadaan tersembunyi di bawah dan benar-benar menganalisisnya dengan cara yang sama.
Itu dia.
Jadi itu jika permainan dilakukan.
Dan sekarang kasus lain yang bisa kita akses dengan yang lain selain dari apa yang terjadi dalam kasus itu.
Kita akan menyimpan State sel lama dan taruhan tersembunyi dan dengan sangat
mudah kita bisa menyimpan yang lama dengan mengetikkan lihat X sama dengan variabel cx data itu dan sama untuk itu di Amerika
kita cukup menambahkan di sini H x sama dengan variabel xx tempat data berada.
Hal bagus dilakukan.
Sekarang kita bisa keluar dari yang lain karena kita pada dasarnya kita sudah selesai dengan dua kasus ini apakah permainan berakhir
atau tidak, tetapi kita tetap berada di loop sementara karena sekarang kita akan melakukan beberapa hal lagi
yang pada dasarnya semua pelatihan proses.
Jadi yang akan kita lakukan sekarang adalah menginisialisasi beberapa variabel yang akan menjadi
inti perhitungan dalam pelatihan.
Jadi mari kita lakukan ini kita akan membutuhkan nilai-nilai yang diingat adalah hasil dari kritik.
Itulah fungsinya.
Dan kita akan menginisialisasi mereka sebagai sarang kosong.
Dengan cara ini maka kita perlu membawa probabilitas.
Jadi probs keberuntungan dan kami juga akan menginisialisasi sebagai daftar kosong.
Maka tentu saja kita akan membutuhkan semua kata yang juga akan kita inisialisasi sebagai daftar kosong.
Dan akhirnya kita akan membutuhkan entropi itu sesuatu yang baru.
Tapi ini memang di jantung dari kondisi pelatihan.
Jadi sampai juga.
Jadi sekarang kita menginisialisasi empat variabel ini kita dapat memulai loop FOR baru dan kemudian nymphal ini
akan memperbarui nilai-nilai dari keempat variabel ini.
Dan Foluke baru ini akan menjadi lingkaran penuh atas langkah-langkah kedaluwarsa dan karena itu variabel
perulangan akan menjadi langkah kita.
Jadi untuk langkah dalam jangkauan dan di dalam kita bisa langsung meletakkan titik tanpa henti karena parameter dalam
beberapa langkah persis jumlah langkah percepatan.
Jadi untuk semua langkah dalam akselerasi Apa yang kita lakukan.
Kita akan mendapatkan prediksi model.
Sekarang apa yang dikembalikan oleh model dan untuk mendapatkan prediksi ini kita cukup mengambil model
dan menerapkannya pada input yang input sinyal melewati otak dalam model.
Dan itu akan memberi kita output tetapi akan mendapatkan beberapa output yang Anda tahu itu akan
memberi kita nilai-nilai fungsi yang merupakan output dari kritik.
Maka nilai q QSA yang merupakan output dari aktor tetapi juga jangan lupa bahwa itu juga akan
menampilkan jatuhkan negara Doheny dan negara-negara kecil karena ingat jika kita kembali ke model kita dengan
baik dalam fungsi maju kita dapat melihat bahwa memang ia mengembalikan hasil kritik.
Itu adalah nilai dari fungsi ya maka output dari aktor yang dari nilai kubus QSA dan juga output
dari CM yang merupakan pemeriksaan ganda ini dan lihat X kemudian Negara dan sel Amerika.
Jadi kita harus hati-hati dengan itu.
Ini sangat berbeda dari apa yang terjadi sebelumnya dan oleh karena itu kita sekarang akan menerapkan
semuanya pada input yang merupakan keadaan.
Tetapi sekarang ada beberapa hal yang harus dilakukan terkait penyiksaan.
Tapi itu tentu saja memberi kekuatan pada apa yang kita lakukan.
Hal pertama yang perlu kita lakukan adalah menekan di negara bagian untuk menambahkan dimensi ini yang harus memiliki indeks
0.
Itu karena model hanya dapat menerima sejumlah input dan bukan tujuan dengan sendirinya dalam vektor atau intenser.
Itu hal pertama yang harus kita lakukan dan peras tetapi kemudian bukan itu saja yang kita butuhkan
untuk mengubah status input kita menjadi obor yang dapat dibatalkan dan saya di sini juga.
Jadi sekarang kita dengan negara polisi negara bagian tetapi ingat bahwa input dari empat fungsi sebenarnya
adalah gambar input.
Itulah yang baru saja kami urus, tetapi juga jenis usia X negara bagian dan negara sel dan oleh karena itu kami
perlu menambahkan di sini.
Ini bagian kedua dari input dengan daya tarik usia X dan 6.
Baiklah.
Dan kita harus mengambil kurung.
Di sana kita pergi kita memiliki dua input kita yang pertama adalah keadaan input yaitu input gambar
semua dikonversi menjadi variabel dan diperas untuk menambahkan dimensi palsu batch dan mereka menghentikan semua negara bagian
dan negara-negara Selatan.
Jadi kita semua baik-baik saja.
Kami siap untuk mendapatkan prediksi kami.
Dan sekarang sejak ini kembali.
Tiga prediksi kami adalah hasil dari kritik hingga aktor dan semua pengembalian yang
diperlukan oleh CME.
Kita akan memperkenalkan tiga variabel baru sekarang yang akan merilis tiga output.
Jadi kita dapatkan output pertama adalah nilai dari fungsi V yang merupakan output dari kritik.
Jadi kita akan menyebutnya begitu.
Jadi begitulah.
Itu hasil pertama.
Kemudian output kedua akan menjadi output dari aktor.
Dan itulah nilai Q QSA.
Tetapi karena nilai q dikaitkan dengan tindakan, kami juga dapat menyebutnya nilai tindakan.
Baiklah.
Dan kemudian menemukan output yang dikembalikan besok.
Itu adalah dua kali lipat dari pajak penjualan tersembunyi dan negara sel melihat X dan kemudian kita pergi, kita memiliki tiga output
yang dikembalikan oleh mereka semua sempurna.
Jadi sekarang kita memiliki predisinya kita perlu menggunakan Max lunak untuk memainkan tindakan yang tepat.
Dan sekarang ini akan sama persis dengan apa yang kita lakukan sebelumnya.
Langkah selanjutnya adalah untuk mendapatkan probabilitas kami sehingga kami dapat memanggil mereka dari dan di situlah kami biasa melakukan
metode Max yang kami ambil dari modul fungsional yang memiliki kesempatan pada Max yang melakukan Max, dan yang
akan menghasilkan distribusi probabilitas input bahwa kita akan meletakkan sekarang dan yang tentu
saja nilai aktual itu adalah nilai q yang merupakan output dari aktor dalam model.
Kadang-kadang kami memiliki probabilitas kami tetapi seperti yang Anda perhatikan kami akan bekerja dengan
entropi dan bersama-sama entropi tidak hanya akan memimpin probabilitas tetapi juga probabilitas LUGG karena entropi
adalah jumlah dari produk Lucke prob. kali trub semua ini dikalikan dengan minus 1.
Jadi kita juga perlu mendapatkan cinta yang sama yang akan dihasilkan dari LUGG soft max.
Jadi alih-alih mengambil distribusi probabilitas, kami mengambil distribusi probabilitas dan itulah
yang kami lakukan dengan LUGG yang diketuk mengetuk fungsi Optimax untuk mengatakan kami menerapkan ke kubus dan menggunakan yang kami
sebut nilai tindakan.
Baiklah jadi sekarang kita punya masalah dan kunci.
Jadi kita siap untuk mendapatkan entropi dan entropi.
Apa formula untuk itu.
Yah seperti yang saya sebutkan tadi, kita ambil keberuntungan segera kita gandakan dengan produknya.
Kemudian kita akan mengambil jumlah dari semua ini dan untuk itu kita dapat menambahkan di sini bahwa seseorang yang sebenarnya kita
gunakan jalan berkali-kali sekarang.
Dan seperti yang kami katakan kami kalikan ini dengan minus 1.
Jadi minus dari jumlah produk.
Banyak kali.
Sempurna.
Dan sekarang kita akan menyimpan entropi ini yang baru saja dihitung dalam daftar entropi kita.
Di sana kita pergi kita memiliki perhitungan terakhir dari entropi.
Jadi kita perlu menyimpannya dalam daftar entropi dan untuk melakukan ini tidak ada yang lebih sederhana
kita akan menggunakan fungsi append tentu saja karena entropi adalah daftar.
Jadi kami mengambil daftar entropi kami kemudian mulai dan kami menggunakan fungsi append untuk menambahkan
entropi yang dihitung.
Baiklah jadi kita akan istirahat sekarang.
Kita akan melakukan langkah demi langkah ini di cerita selanjutnya akan memainkan tindakan dengan mengambil undian acak
dari distribusi probabilitas yang dihasilkan ini.
Dan setelah kita memainkan aksinya kita akan mendapatkan nilai dari status ini dan kita akhirnya akan
menyimpan hadiah status transisi baru kita.
Dan itu akan menjadi langkah besar baru yang dilakukan dan kami akan menyelesaikannya di rintangan berikutnya.
Sampai saat itu.