Witam i zapraszam do tego samouczka w dzisiejszym Statoil, który zamierzamy zsynchronizować z udostępnionym modelem.
To, co zamierzamy zrobić, to wysłać oczywiście kurs, a następnie zainicjować długość jednego
odcinka.
Więc nazwiemy odcinek odcinka i długości rdzenia, do którego zmierzamy, a my zainicjujemy go
do zera.
Ale wtedy ta obecna długość będzie przyrostowa.
Mówiąc o przyrostach w tym, co dokładnie zrobimy.
Więc użyjemy pętli while i użyjemy tej sztuczki, aby powiedzieć, podczas gdy prawdziwy Kallen powtórzy, co się stanie, teraz,
co wydarzy się w tym świecie.
I tak pierwszą rzeczą, która wydarzy się w tej pętli, jest przyrost długości
odcinka.
Tak więc pierwszą rzeczą, którą zamierzamy zrobić, jest inkrementacja o 1, a my możemy
po prostu wziąć odcinki długości i dodać tutaj plus równe 1.
A teraz zamierzamy zsynchronizować się z udziałem więcej.
Oznacza to, że właśnie teraz agent otrzyma model współdzielony, aby wykonać jego małą eksplorację na pewnej
liczbie kroków i w jaki sposób model uzyska ten współużytkowany model.
No cóż, musimy wziąć naszą moralność, a następnie użyć metody Dicka, ponieważ zamierzamy użyć
jej do uzyskania słownika stanu naszego wspólnego modelu, więc musimy najpierw umieścić wspólny model i zastosować
metodę statyczną uzyskać parametry modelu współdzielonego.
I tak nasz model dostanie wspólny model do jego małej eksploracji.
A kiedy model uzyska ten wspólny model, musimy rozróżnić dwa przypadki.
Pierwszym z nich jest, jeśli ma to znaczenie, jeśli gra jest wykonana, więc gra jest wykonywana, a następnie, co się dzieje w tym przypadku.
Cóż, musimy ponownie zainicjować ukryte stany i stany komórek LSD i centrum handlowego.
I dlatego właśnie wezmę See X stany komórek, a także starzeję X ukryte stany i zamierzam ponownie je
zainicjować i jak zamierzacie je ponownie zainicjować.
Cóż, tylko z zerami będzie wektorem 256 zer, ponieważ pamiętaj o wynikach reszty.
Jak wspomniałem 1 i 256.
Tak więc zaczynamy je inicjalizować za pomocą biblioteki pochodni, a następnie funkcji zera.
A ponieważ chcemy wektora 256 zer, usłyszymy wymiary jeden dla wektora i 256 dla
liczby elementów, które będą zerami, a następnie jedziemy.
Ale wtedy zamienimy to na Wrzeciono pochodni, ponieważ wtedy zostaną obliczone pewne gradienty.
Musimy więc zintegrować to z gradientem.
W porządku.
I będziemy robić to samo dla ukrytych stanów tuż poniżej i naprawdę analizować je w ten sam sposób.
No to jedziemy.
Tak więc, jeśli gra jest skończona.
A teraz drugi przypadek, do którego możemy uzyskać dostęp z innym, niż to, co dzieje się w tej sprawie.
No cóż, zachowamy stare stany komórkowe i ukryte stawki, więc bardzo
łatwo możemy zachować stare w ten sposób, pisząc, że X równa się zmiennej cx, dane są takie same jak w Stanach
możemy dodać tutaj H x równe zmienna xx, w której znajdują się dane.
Dobra robota.
Teraz możemy wydostać się z tego, ponieważ skończymy z tymi dwoma przypadkami, czy gra jest skończona, czy
nie, ale pozostajemy w pętli while, ponieważ teraz zamierzamy zrobić jeszcze kilka rzeczy, które
zasadniczo są całym szkoleniem proces.
I tak teraz zrobimy to, zainicjujemy kilka zmiennych, które będą w centrum
obliczeń podczas szkolenia.
Zróbmy to, potrzebujemy wartości, które pamiętają wyniki krytyka.
To jest funkcja.
I zainicjujemy je jako puste gniazdo.
W ten sposób będziemy musieli uśpić prawdopodobieństwa.
Więc szczęście jest w porządku, a my również zainicjujemy go jako pustą listę.
Oczywiście będziemy potrzebować wszystkich słów, które również zainicjujemy jako pustą listę.
I w końcu potrzebujemy entropii, która jest czymś nowym.
Ale to rzeczywiście jest istotą warunków szkoleniowych.
Więc równie dobrze.
Teraz, gdy zainicjujemy te cztery zmienne, możemy rozpocząć nową pętlę FOR, a następnie ta
nimfa zaktualizuje wartości tych czterech zmiennych.
Tak więc ten nowy Foluke będzie pełnym obręczem nad etapami wydechu i dlatego zmienna
pętli będzie naszym krokiem.
Tak więc dla kroku w zakresie i wewnątrz możemy bezpośrednio umieścić być może kropkę bez zatrzymywania, ponieważ parametr w niektórych
krokach jest dokładnie liczbą kroków przyspieszenia.
Tak więc dla wszystkich kroków w przyspieszeniu Co robimy.
Cóż, dostaniemy prognozy tego modelu.
Teraz, co jest zwracane przez model i uzyskać te prognozy, możemy po prostu wziąć model i
zastosować go do danych wejściowych, które przekazuje sygnał przez mózg w modelu.
A to da nam wyniki, ale dostanie kilka wyników, o których wiesz, że dostarczy
nam wartości funkcji, która jest wynikiem działania krytyka.
Następnie q wartości QSA, która jest wyjściem aktora, ale także nie zapominaj, że będzie również
wyprowadzać przewrót stanów Doheny i małych stanów, ponieważ pamiętaj, że jeśli wrócimy do naszego
modelu dobrze w funkcji forward, to widzimy, że rzeczywiście zwraca wynik krytyka.
Jest to wartość funkcji tak, a następnie wynik aktora, który z wartości kostki QSA, a także wynik
CM, który jest tym podwójnym sprawdzianem i widzą X to Stany i stany komórkowe.
Musimy więc być z tym ostrożni.
To coś zupełnie innego niż to, co działo się wcześniej, dlatego teraz zastosujemy je wszystkie
do wejść, które są stanem.
Ale teraz jest kilka rzeczy do zrobienia związanych z torturami.
Ale to oczywiście daje moc temu, co robimy.
Pierwszą rzeczą, którą musimy zrobić, to ścisnąć stany, aby dodać ten wymiar, który musi mieć indeks
0.
Dzieje się tak dlatego, że model może akceptować tylko wsad nakładów, a nie sam koniec w wektorze lub intenerze.
To jest pierwsza rzecz, którą musimy zrobić i wycisnąć, ale to nie wszystko, czego potrzebujemy, aby
przekształcić nasze stany wejściowe w latarkę, którą można unieruchomić, a ja tu właśnie.
Teraz jesteśmy w stanie policji państwowej, ale pamiętajmy, że dane wejściowe czterech funkcji są w
rzeczywistości obrazem wejściowym.
Właśnie o to właśnie dbaliśmy, ale także tego typu wieku X stany i stany komórkowe i dlatego
musimy dodać tutaj.
Ta druga część danych wejściowych z odwołaniem do wieku X i 6.
W porządku.
I musimy wziąć nawias.
Mamy dwa nasze wejścia, pierwszy to stany wejściowe, które są wejściowymi obrazami, wszystkie przekształcone w
stronę zmiennej i ściśnięte w celu dodania tego fałszywego wymiaru partii i zatrzymują wszystkie stany
i stany południowe.
Więc wszyscy jesteśmy dobrzy.
Jesteśmy gotowi, aby uzyskać nasze prognozy.
A teraz od tego powrotu.
Cóż, nasze trzy przewidywania, wyjście krytyka do aktora i szczyt wszystkich przywróconych
wymaganych przez CME.
Wprowadzimy teraz trzy nowe zmienne, które spowodują trzy wyjścia.
Tak więc otrzymujemy pierwsze wyjście jest wartością funkcji V, która jest wynikiem działania krytyka.
Więc to tak nazwiemy.
Więc idziemy.
To jest pierwsze wyjście.
Drugie wyjście będzie wyjściem aktora.
A to Q wartości QSA.
Ale ponieważ wartości q są powiązane z działaniami, możemy je również nazwać wartościami akcji.
W porządku.
A następnie znajdź dane wyjściowe zwrócone następnego dnia.
To podwójne z ukrytego podatku od sprzedaży, a stany komórkowe widzą X, a potem otrzymujemy trzy wyniki,
które zostały przez nich zwrócone.
Teraz, gdy mamy już predyspozycje, potrzebujemy miękkiego Maxa, aby zagrać właściwą akcję.
I tak teraz to będzie dokładnie to samo, co wcześniej.
Następnym krokiem jest zdobycie naszych prawdopodobieństw, abyśmy mogli je wywołać i tam, gdzie zwykliśmy zbijać metodę
Max, którą pobieramy z modułu funkcjonalnego, który ma strzał na ff, który zsumował Max i
który wygeneruje rozkład prawdopodobieństw wejścia które mamy zamiar teraz umieścić i
które oczywiście wartości rzeczywiste to q wartości, które są wyjściami aktora w modelu.
Czasami mamy nasze prawdopodobieństwa, ale jak zauważyliście, będziemy pracować z entropią i
wspólna entropia będzie nie tylko prowadzić do prawdopodobieństw, ale także prawdopodobieństw LUGG, ponieważ
entropia jest sumą produktu Lucke prob. razy pomiń to wszystko pomnożone przez minus 1.
A więc musimy również zdobyć naszą miłość, z której to samo zostanie wygenerowane z LUGG soft max.
Zamiast więc przyjmować rozkład prawdopodobieństw, bierzemy pod uwagę rozkład prawdopodobieństw i
robimy to z LUGG soughedem, puka funkcję Optimax, by powiedzieć, że stosujemy się do kostki i używamy tego, co
nazywamy wartościami akcji.
W porządku, więc teraz mamy problem i blokadę.
Dlatego jesteśmy gotowi, aby uzyskać entropię i entropię.
Jaka jest na to formuła.
Jak już wspomniałem, bierzemy pod uwagę powody, dla których pomnożymy przez produkt.
Potem weźmiemy całą sumę, a do tego możemy dodać, że niektórzy faktycznie używamy tej ulicy
już wiele razy.
I jak powiedzieliśmy, pomnóżmy to przez minus 1.
Jest to minus sumy produktu.
Wiele razy.
Idealny.
A teraz zamierzamy przechowywać tę entropię, która została właśnie obliczona na naszej liście entropii.
No to idziemy, mamy ostatnie obliczenia entropii.
Musimy więc przechowywać go na liście entropii i aby to zrobić nic prostszego,
użyjemy oczywiście funkcji append, ponieważ entropia jest listą.
Tak więc bierzemy listę naszych entropii, a następnie uruchamiamy i używamy funkcji append do dodania entropii,
która jest obliczana.
W porządku, więc teraz zrobimy sobie przerwę.
Zrobimy to krok po kroku, w kolejnej opowieści odtworzymy akcję, losowo
losując wygenerowaną dystrybucję prawdopodobieństw.
A po tym, jak gramy akcję, otrzymamy wartość tego stanu, a my ostatecznie przechowalimy
naszą nową nagrodę stanów przejściowych.
I tak będzie to nowy duży krok, który wykonamy w następnej przeszkodzie.
Do tego czasu I.