Witam i witam z powrotem na kursie na I I w poprzedniej części rozmawialiśmy
o głębokiej intuicji Killary, którą zaczęliśmy.
I faktycznie dotarliśmy aż do tej części i gdzie rozmawialiśmy o uczeniu się, a
teraz przejdziemy do rzeczywistej części aktorskiej.
Mamy dwie części do odrębnych części, które musimy pamiętać.
Więc to jest część ucząca, ale teraz on właśnie to zrobił.
To jest piękne.
Teraz musi podjąć działanie, które musi podjąć, aby zdecydować, co zamierza zrobić, to zrobić
jedną, dwie trzecie.
Jak on to robi?
Cóż, sposób, w jaki to robi, ma teraz te same wartości, więc wartości się nie zmieniają po tym, jak mamy te wartości,
które porównujemy z Calcottem w ostatnich dwóch latach, w aroganckiej ery zaktualizowaliśmy wagi,
ale wartości nie zmiana w całym tym procesie.
Aby uzyskać wartości kostki tam.
Są naprawione.
Wiemy, jakie one są.
Wszystko to dzieje się jednak.
Sieci zaktualizowano i wykorzystując te same wartości, które mieliśmy.
To, co zamierzamy zrobić, to przetworzyć je za pomocą funkcji maksymalnej maksymalnej.
I znów miękki Max, jak to opisano.
Myślę, że załącznik 2 i porozmawiamy trochę więcej o miękkim maksimum.
W dalszej części lub omówimy tę politykę wyboru działań w dalszej części tego rozdziału.
Tak więc w kilku tutoriali.
Ale na razie zamierzamy powiedzieć, że przekazujemy to przez miękką następną funkcję.
Zasadniczo to, co robi, pozwala mu wybrać najlepszy, który wybierze najlepsze możliwe działanie.
I jest to małe zastrzeżenie.
To nie tylko najlepszy możliwy.
Porozmawiamy o tym w samouczku dotyczącym zasad wyboru działań.
Ale na razie powiedzmy, że wybiera najlepszą akcję stąd mówi OK, więc Q1 znasz prawdopodobieństwo.
Zasadniczo wiemy, że wartości q przewidywały wartość Q, więc można na nie spojrzeć i powiedzieć OK, więc
najwyższa wartość Q, tak jak to zrobiliśmy w prostym algorytmie uczenia Q.
Po prostu popatrz na te wszystkie, powiedzmy, że najwyższe wartości, które wybiorę, wybiorę to, co
zamierzamy zrobić.
I to już prawie wszystko.
W ten sposób wybiera, które działanie ma podjąć, a następnie cały ten proces dzieje się ponownie.
Na następny etap agent znajdzie się w naszym przypadku i następnym kwadracie labiryntu.
Ale ogólnie mówiąc w następnym stanie.
Więc idziemy.
W ten sposób zasilamy problem uczenia wzmacnianego w sieć neuronową poprzez wektor opisujący stan, w którym
się znajdujemy.
A kiedy już to zrobimy.
Są dwie części procesu, pierwsza to nauka.
Pamiętaj więc o tej części, w której porównujemy każdą z wartości kostki z celem,
a następnie cofamy propagację straty w sieci, aby zaktualizować wagi, tak aby nasza sieć uczyła się, przechodząc
przez ten labirynt lub przez to środowisko.
Drugą częścią jest oczywiście to, że musimy działać, musimy wybrać akcję i właśnie tam przekazujemy
wartości za pomocą funkcji "miękkiej maksimum" lub w zasadzie polityki wyboru działań, o której
będziemy mówić dalej.
Następnie wybieramy akcję, którą chcemy wykonać, i wykonujemy tę akcję, a następnie cały proces zaczyna się
od nowa.
A potem może agent dostanie wtedy być może agent nie pausa gry.
W każdym razie gra się kończy.
I znowu cały proces powtarza, że agent gra całą grę ponownie, a potem to się zatrzymuje, więc w zasadzie to jest
kolejny park rozrywki za każdym razem, gdy agent, którego znasz, za każdym razem kończy grę z przysługą
poza fairie, która jest końcem lotniska.
A potem zaczyna od nowa, a potem zaczyna od nowa, a potem zaczyna od nowa.
I tak dalej.
Tak się dzieje i proces ten odbywa się za każdym razem, gdy agent jest w tobie w nowym stanie, więc
stan jest tutaj zakodowany, więc jest ważny nie tylko dla każdej gry, w którą gra, ale dla
każdego stanu.
Więc jest w stanie, który przechodzi przez jego daty procesu i tak dalej i dzieje się za każdym razem.
I tak dzieje się nauka i gra się dzieje.
To jest głębokie uczenie się w intuicji stojącej za głębokim uczeniem się.
Mamy dużo więcej do ukrycia, a potem oczywiście praktycznych, aw międzyczasie, jeśli chcesz uzyskać dodatkowe informacje
na temat dalszego uczenia się.
Mamy zalecaną lekturę, więc już mówiliśmy o serii blogów Arthura Giulianiego.
Jeśli spojrzysz na proste nieformalne uczenie się, część 4 dotycząca przepływu w Lifton znajdziesz część, która jest istotna dla tego,
o czym dzisiaj rozmawialiśmy.
Zauważ, że tutaj mówi on o nawinięciach, których nie omawiamy w tej sekcji, o których będziemy
mówić w następnej części kursu.
Różnica polega na tym, że na razie pomijamy część wniosków i porozmawiamy o
nich w następnej części kursu, ale różnica jest w ewolucji.
Wyglądasz jak agent, który patrzy na obraz, i dlatego musi przetworzyć obraz jako
dodatkową komplikację, na którą teraz powoli stopniowo budujemy.
Na razie kodujemy nasze środowisko, ponieważ patrzysz tutaj, kodujemy nasze środowisko lub
może spoglądamy na to prawdopodobnie kodując nasze środowisko jako lub w celu wskazania, że agent jest w wektorze.
Tak więc w naszym przypadku był to bardzo prosty wektor wartości.
Czasami ludzie nawet w tym w tym prosty może czasami lub jak zobaczysz z tego posta na blogu.
Czasami ludzie wolą gorącą i zakodowaną wersję tego stanu.
Więc w zasadzie, gdzie każde pojedyncze pudełko labiryntu ma.
Więc masz wektor dla przypadku zerowego będzie 12 wartości trzy na cztery.
Więc nie jest to albo albo 1, albo 0, w zależności od tego, które elementy i w którym polu się znajdujesz.
W środowisku.
Tak więc niezależnie od tego, w jaki sposób zdecydujesz się kodować swoje środowisko i stan swojego środowiska, tak właśnie jest w przypadku kodowania
Jest to w zasadzie wektor.
Kluczem jest to, że nie jest to splot, więc nie jest jak obraz i nie ma woltu zwojów
Więc ta część przyjdzie później.
Dla nas zaczyna się tutaj i to tylko upraszcza proces, abyśmy stopniowo lepiej rozumieli.
I oczywiście nie zapominaj, że ten post jest niegrzeczny i ma tendencję do przepływu i używamy pi torche
w naszych samouczkach.
Miejmy nadzieję, że Ci się spodoba.
Szybkie wprowadzenie do głębokiego, sporego, głębokiego, ale nie głębokiego uczenia się książki.
I w tej notatce czekam na kolejne spotkanie.
A do tego czasu ciesz się sztuczną inteligencją.