Halo dan selamat datang kembali ke kursus dengan I I di bagian sebelumnya kami berbicara tentang intuisi
Killary pembelajaran mendalam yang kami mulai di sana.
Dan sebenarnya kita benar-benar sampai pada bagian ini dan di mana kita berbicara tentang belajar dan sekarang
kita akan beralih ke bagian akting yang sebenarnya.
Jadi ada dua bagian untuk bagian berbeda yang harus kita ingat.
Jadi itulah bagian pembelajaran tetapi sekarang dia benar-benar telah melakukan semua ini.
Itu indah.
Sekarang dia benar-benar harus mengambil tindakan. Dia harus memutuskan apa yang akan dia lakukan adalah melakukan tindakan
satu dua tiga atau empat.
Dan bagaimana dia melakukannya.
Yah cara dia melakukannya sekarang diberi nilai-nilai yang sama sehingga nilai tidak berubah setelah kita memiliki nilai-nilai ini untuk membandingkannya
dengan Calcott dua terakhir oleh era arrogated kita telah memperbarui bobot tetapi
nilainya tidak berubah dalam seluruh proses itu.
Untuk mendapatkan nilai kubus di sana.
Mereka sudah diperbaiki.
Kami tahu apa itu.
Semua ini terjadi.
Jaringan memperbarui dan menggunakan nilai-nilai yang sama yang kami miliki.
Apa yang akan kita lakukan adalah kita akan menguraikannya melalui fungsi soft max.
Dan lagi lunak Max seperti yang dijelaskan.
Saya pikir lampiran 2 dan kita akan berbicara lebih banyak tentang soft max.
Lebih jauh ke bawah atau kita akan berbicara tentang kebijakan pemilihan tindakan ini lebih jauh di bagian lain dari bagian ini.
Jadi hanya dalam beberapa tutorial.
Tapi untuk saat ini kami hanya akan mengatakan kami melewati fungsi lembut berikutnya.
Pada dasarnya apa yang dilakukannya adalah memungkinkannya membantu memilih yang terbaik dan memilih tindakan terbaik.
Dan ada peringatan kecil untuk itu.
Bukan hanya yang terbaik.
Kami akan membicarakannya dalam tutorial kebijakan pemilihan tindakan.
Tetapi untuk sekarang katakan saja memilih tindakan terbaik dari sini dikatakan OK jadi Q1 Anda tahu kemungkinannya.
Pada dasarnya kita tahu bahwa nilai q meramalkan nilai Q sehingga dapat melihatnya dan mengatakan OK jadi nilai
Q tertinggi dari ini seperti yang kami lakukan dalam algoritma pembelajaran Q sederhana.
Saya hanya akan melihat semua ini untuk mengatakan nilai tertinggi yang satu ini saya akan memilih tindakan yang akan
kita ambil.
Dan itu sudah cukup.
Begitulah cara dia memilih tindakan mana yang akan diambil mengambil tindakan dan kemudian semua proses ini terjadi lagi.
Karena untuk tahap selanjutnya agen berakhir di dalam kasus kami dan alun-alun labirin berikutnya.
Tetapi secara umum di negara bagian berikutnya.
Jadi begitulah.
Begitulah cara kita memasukkan masalah pembelajaran penguatan ke dalam jaringan saraf melalui vektor yang menggambarkan keadaan kita
saat ini.
Dan begitu kami cocok.
Ada dua bagian dari proses yang terjadi. Bagian pertama adalah pembelajaran.
Jadi ingatlah bagian di mana kita membandingkan masing-masing nilai kubus dengan target dan
kemudian kita kembali menyebarkan kerugian melalui jaringan untuk memperbarui bobot sehingga jaringan kita belajar saat kita
melalui labirin ini atau melalui lingkungan ini.
Dan juga bagian kedua tentu saja kita harus bertindak kita harus memilih tindakan dan di situlah kita melewati
nilai melalui fungsi soft max dan atau pada dasarnya kebijakan pemilihan tindakan yang akan kita bicarakan
lebih jauh ke bawah.
Dan kemudian kita cukup memilih tindakan yang ingin kita ambil dan kita melakukan tindakan itu dan kemudian seluruh proses
ini dimulai lagi.
Dan kemudian mungkin agen mendapat maka mungkin agen tidak menghentikan permainan.
Bagaimanapun permainan berakhir.
Dan sekali lagi seluruh proses mengulangi agen memainkan seluruh permainan lagi dan kemudian itu berhenti jadi pada dasarnya
itulah airpark lain setiap kali agen yang Anda kenal setiap kali permainan berakhir dengan bantuan di
luar fairie itulah akhir bandara
Dan kemudian dia mulai lagi dan kemudian dia mulai lagi dan kemudian dia mulai lagi.
Dan seterusnya.
Jadi itu terjadi dan proses ini terjadi untuk setiap kali agen berada di Anda dalam keadaan baru sehingga negara
dikodekan di sini sehingga penting bukan hanya untuk setiap permainan yang ia mainkan tetapi untuk setiap
negara bagian.
Jadi dia dalam keadaan yang melewati tanggal prosesnya dan seterusnya dan terjadi setiap saat.
Dan pembelajaran terjadi dan akting juga terjadi.
Jadi itu adalah pembelajaran mendalam dalam intuisi di balik pembelajaran mendalam.
Kami memiliki banyak hal lain untuk ditutup dan kemudian tentu saja praktis dan sementara itu jika Anda ingin mendapatkan
beberapa informasi tambahan tentang terus belajar.
Kami memiliki bacaan yang direkomendasikan sehingga kami telah berbicara tentang serangkaian posting blog Arthur Giuliani.
Jika Anda melihat pembelajaran informal sederhana Aliran Lifton bagian 4, Anda akan menemukan bagian yang relevan dengan apa yang
kita bahas hari ini.
Perhatikan bahwa di sini dia berbicara tentang konvolusi yang tidak kita bahas di bagian ini. Kita akan
membahasnya di bagian selanjutnya dari kursus.
Jadi perbedaannya di sini adalah hanya melewatkan bagian kesimpulan untuk saat ini dan kita akan
membicarakannya di bagian selanjutnya dari kursus tetapi perbedaannya ada pada evolusi.
Anda seperti melihat agen sedang melihat gambar dan oleh karena itu ia harus memproses gambar sebagai
komplikasi tambahan untuk saat ini di mana kita perlahan-lahan membangunnya.
Untuk saat ini kami sedang menyandikan lingkungan kami melalui Anda melihat di sini kami menyandikan
lingkungan kami atau mungkin seperti melihat yang ini mungkin dalam pengkodean lingkungan kami sebagai atau untuk menyatakan agen tersebut dalam bentuk vektor.
Jadi dalam kasus kami adalah vektor nilai yang sangat sederhana.
Kadang-kadang orang-orang bahkan yang sesederhana itu kadang-kadang atau seperti yang akan Anda lihat dari posting blog ini.
Kadang-kadang orang lebih suka satu versi panas dan kode dari negara itu.
Jadi pada dasarnya di mana setiap kotak labirin memiliki.
Jadi Anda punya seperti vektor untuk kasus nol akan menjadi 12 nilai tiga oleh empat.
Jadi tidak seperti 1 atau 0 tergantung pada elemen dan kotak mana Anda berada.
Di lingkungan.
Jadi dengan cara apa pun Anda memutuskan untuk kode lingkungan Anda dan keadaan lingkungan Anda itulah cara dalam pengkodean Ini
pada dasarnya adalah vektor.
Kuncinya di sini adalah bahwa itu bukan konvolusi Jadi tidak seperti gambar dan tidak ada volt konvolusi Jadi
bagian ini akan datang nanti.
Bagi kami itu dimulai di sini dan itu hanya menyederhanakan proses bagi kita untuk secara bertahap lebih memahami.
Dan tentu saja jangan lupa bahwa posting ini kasar dan cenderung mengalir dan kami menggunakan pi torche dalam
tutorial kami.
Jadi semoga Anda menikmati ini.
Intro cepat ke dalam pembelajaran buku yang mendalam belum konvolusional mendalam.
Dan pada catatan itu saya berharap dapat melihat Anda berikutnya.
Dan sampai saat itu menikmati kecerdasan buatan.