Halo dan selamat datang di Statoil.
Jadi sekarang agen telah melakukan eksplorasi dan kemudian ketika dia akan lakukan adalah memperbarui jaringan bersama.
Jadi hal pertama yang akan kita lakukan adalah menginisialisasi kumulatif apa yang akan kita sebut sebagai modal
kita R dan kita akan menginisialisasi sebagai tensor torch tapi itu akan memiliki dimensi satu per satu karena itu hanya
nilai tetapi kita ingin menjadi tensor.
Dan jadi saya menggunakan di sini tetapi nol dan kemudian 1 1.
Jadi pada dasarnya hadiah kumulatif diinisialisasi ke 0.
OK lalu bilang kalau kita belum selesai itu kalau game belum selesai.
Apa yang kita inginkan saat ini adalah imbalan kumulatif yang setara dengan nilai perdagangan terakhir yang dicapai
oleh jaringan bersama.
Jadi kita akan mendapatkan nilai output.
Anda tahu nilai output fungsi model kami dan ini adalah nilai yang akan kami berikan kepada komunitas tempat kami
bekerja.
Jadi pertama mari kita dapatkan nilai ini kita bisa mendapatkannya dengan cara ini.
Nilai Maka Anda tahu karena kami hanya menginginkan nilai yang dapat kami tambahkan di sini garis bawah dan kemudian garis bawah lagi dan kemudian kami
mendapatkan model kami karena itu akan menampilkan nilai ini, tetapi hanya hasil pertama dari hal moral yang harus dilakukan adalah dua kali
lipat pada jalurnya di sini dan di sini kita cukup menyalin apa yang kita miliki di sini.
Itu adalah input dari model dengan gambar input dan tarikan dari negara bagian dan negara bagian Selatan.
Jadi saya hanya menempelkan itu dan kita mulai.
Kami akan mendapatkan nilainya.
Dan sekarang yang akan kita lakukan adalah memberikan nilai kita sehingga semuanya akan sama dengan nilai dan untuk mengakses nilai yang
kita mulai saat ini.
Baiklah.
Sekarang jika kondisi sudah selesai dan sekarang apa yang akan kita lakukan karena kita baru saja mendapat nilai baru dengan
Anda tahu mendapatkan output dari model output pertama dari model juga yang sudah menambahkan nilai baru ini
ke daftar nilai.
Oleh karena itu kita dapat mengambil langsung daftar nilai kita kemudian menuju tenda dan kita meletakkan variabel karena kita.
Nilai terakhir ini begitu hebat yang dilakukan sekarang.
Kami akan menginisialisasi kerugian dan mengingat kuliah intuisi.
Anda memiliki dua kerugian.
Anda memiliki kebijakan terakhir yang terkait dengan prediksi agen.
Dan kemudian Anda memiliki nilai terakhir yang kurang terkait dengan prediksi kritik.
Jadi kita akan memperkenalkan dua variabel yang diinisialisasi ke nol dan mereka akan mengambil
kebijakan di sini untuk kita kehilangan kebijakan yang mengerikan.
Inisialisasi ke nol dan kemudian nilai kehilangan banyak nilai dan katakan inisialisasi ke nol maka jangan lupa
untuk mengatur hadiah kumulatif sebagai variabel obor karena kita akan membutuhkannya menjadi obor
Roybal karena kita akan menghitung gradien menghormatinya karena hadiah kumulatif akan menjadi
istilah kerugian nilai.
Jadi apakah ini layak sekarang melekat pada grafik dinamis dengan gradien.
Dan sekarang akhirnya hal terakhir yang perlu kita lakukan sebelum memulai loop tren besar yang Anda tahu ketika kita diterapkan
untuk menurunkan gas di matahari untuk mengurangi yang terakhir ini antara prediksi dan target.
Kita perlu menginisialisasi GAAP untuk estimasi keuntungan umum dan tidak mendapatkannya atau tidak dilapisi.
Hati-hati dengan GAAP variabel yang akan kita inisialisasi sekarang adalah estimasi keuntungan
umum.
Jadi, sebagai pengingat, estimasi keuntungan umum adalah definisi, keuntungan memainkan aksi
a dengan mengamati negara.
Jadi ini adalah fungsi dari action dan state s dan itu sama dengan perbedaan antara nilai q
Q A S dan nilai dari fungsi V.
Jadi sebenarnya saya bisa menulisnya di sini.
Estimasi keuntungan yang digeneralisasi adalah fungsi dari aksi dan status s dan yang sama dengan nilai
q dari aksi A dan kondisi S dikurangi nilai fungsi V yang diterapkan pada kondisi
s.
Itulah keuntungan umum untuk disebutkan dan itulah yang ingin kami inisialisasi sekarang.
Dan kami akan menginisialisasi ke nol.
Tapi itu harus terhadap penari yang akan menggunakan trik yang sama seperti apa yang baru
saja kita lakukan di sini kita akan mengambil perpustakaan obor dan menerapkan fungsi zebra untuk mengaturnya sebagai tensor hanya satu
nilai yang nol.
Dan kita akan menggunakan variabel g baru ini dan itu akan sama dengan obor yang nol itu 1 sebagai inisialisasi
kita.
Jadi ini akan diinisialisasi ke nol dan oleh karena itu nilai q dari tindakan state s akan
sama dengan nilai fungsi V state s.
Baiklah.
Dan sekarang kita siap untuk memulai perulangan for.
Jadi kita akan bertualang di sini.
Jadi istirahat sejenak dan sampai jumpa di tutorial selanjutnya untuk menyerang itu.
Dan begitu aku.