Bună ziua și bun venit înapoi la cursul pe care l-am în partea anterioară am vorbit
despre învățarea profundă Killary intuiție am început acolo.
Și, de fapt, am ajuns până la această parte și unde am vorbit despre învățare și
acum vom trece la partea care acționează efectiv.
Deci există două părți la părți distincte pe care trebuie să le amintim.
Deci asta este partea de învățare, dar acum el a făcut toate astea.
Asta-i frumoasă.
Acum, el trebuie să ia o acțiune pe care trebuie să-l decidă ce va face, va face o acțiune de
două sau trei sau patru.
Și cum o face el?
Ei bine, modul în care o face este acum dat acelorași valori, astfel încât valorile nu se schimbă după ce avem aceste valori
de a le compara cu Calcott în ultimele două de către era arogată am actualizat
greutățile, dar valorile nu schimbare a întregului proces.
Pentru a avea valorile cubului acolo.
Sunt fixați.
Știm ce sunt.
Totul se întâmplă totuși.
Rețelele au fost actualizate și utilizate utilizând aceleași valori pe care le aveam.
Ceea ce vom face este ca le vom analiza printr-o functie soft max.
Și din nou Max, așa cum este descris.
Cred că o anexă 2 și vom vorbi un pic mai mult despre soft max.
Mai jos sau vom vorbi despre această politică de selecție a acțiunilor în continuare în restul acestei secțiuni.
Deci, doar în câteva tutoriale.
Dar deocamdată o să spunem că o trecem printr-o funcție ușoară următoare.
În principiu, ceea ce face este că permite să ajute la selectarea celei mai bune pe care o selectează cea mai bună acțiune posibilă.
Și există o mică avertizare pentru asta.
Nu este doar cea mai bună posibilă.
Vom vorbi despre asta în tutorialul privind politica de selecție a acțiunilor.
Dar pentru moment, să spunem doar că selectează cea mai bună acțiune de aici, spune OK, astfel încât Q1 știi probabilitatea.
Practic, știm că valorile q prezise valoarea Q astfel încât să poată să le privească și să spună OK, astfel încât valoarea cea
mai ridicată a acestora să fie exact așa cum am făcut-o în algoritmul Q de învățare simplu.
Mă uit la toate acestea pentru că spun cele mai înalte valori pe care o voi selecta acea acțiune pe care
o vom lua.
Și asta este destul de mult.
Acesta este modul în care el alege ce acțiune ia ia ia măsuri și apoi tot acest proces se întâmplă din nou.
Căci pentru etapa următoare agentul se termină în cazul nostru și în următorul pătrat al labirintului.
Dar, în general, vorbește în următoarea stare.
Așa că mergem.
Așa ne alimenta într-o problemă de învățare a întăririi într-o rețea neurală printr-un vector care descrie statul în care
ne aflăm.
Și odată ce ne potrivim.
Există două părți ale procesului care se întâmplă Partea întâi este învățarea.
Așadar, amintiți-vă acea parte în care comparăm fiecare dintre valorile cubului cu țintă și apoi
propagăm pierderile prin rețea pentru a actualiza greutățile astfel încât rețeaua noastră să învețe pe măsură ce trecem
prin acest labirint sau prin acest mediu.
Și, de asemenea, a doua parte este bineînțeles că trebuie să acționăm că trebuie să selectăm o acțiune și
de aici trecem valorile printr-o funcție max soft și practic o politică de selectare a acțiunii pe care o
vom vorbi mai departe.
Și apoi alegem pur și simplu acțiunea pe care dorim să o luăm și o executăm și apoi întregul proces
începe din nou.
Și apoi poate agentul devine atunci poate agentul nu pausa jocul.
În orice caz, jocul se termină.
Și apoi, din nou, întregul proces repetă că agentul reda tot jocul și apoi se oprește așa că practic este un alt parc de
aer de fiecare dată când agentul pe care-l cunoști de fiecare dată când jocul se termină cu o favoare dincolo
de faire, care este sfârșitul unui aeroport.
Apoi începe din nou și apoi începe din nou și apoi începe din nou.
Si asa mai departe.
Așa se întâmplă și acest proces se întâmplă pentru fiecare dată când agentul este în tine într-o stare nouă, astfel încât
statul este codificat aici, deci nu este important doar pentru fiecare joc pe care îl joacă, ci pentru
fiecare stat.
Deci, el este într-o stare care trece prin datele sale de proces și așa mai departe și se întâmplă de fiecare dată.
Și astfel învățarea se întâmplă și acționarea se întâmplă și ea.
Deci, aceasta este o învățare profundă în intuiția din spatele învățării profunde.
Avem mult mai multe pentru a ne acoperi și, bineînțeles, practic și între timp dacă doriți să obțineți
informații suplimentare despre învățarea continuă.
Avem o lectură recomandată, așa că am vorbit deja despre seria posturilor de blog ale lui Arthur Giuliani.
Dacă te uiți la învățarea informală simplă Lifton's flow part 4 vei găsi acea parte relevantă pentru ceea
ce am discutat astăzi.
Rețineți că aici vorbește despre convoluții pe care nu le acoperim revoluțiile din această secțiune vom vorbi despre
ele în următoarea secțiune a cursului.
Deci, diferența este că este doar un fel de a sări peste partea de concluzii pentru moment și vom
vorbi despre ele în următoarea parte a cursului, dar diferența este în evoluții.
Esti ca si cum arata ca agentul se uita la imagine si, prin urmare, trebuie sa proceseze o imagine o complicatie
suplimentara pentru acum, in cazul in care suntem lent treptat construirea pana la asta.
Deocamdată, codificăm mediul nostru prin faptul că privim aici că codificăm mediul nostru sau poate
că ne uităm la acesta, probabil, în codarea mediului nostru ca fiind sau în afirmația că agentul este în vector.
Deci, în cazul nostru a fost un vector simplu de valori.
Uneori, chiar și în ceea ce privește acel simplu, poate uneori sau așa cum veți vedea din acest post pe blog.
Uneori oamenii preferă versiunea caldă și codată a acelei stări.
Deci, practic, în cazul în care fiecare cutie a labirintului are a.
Deci, aveți ca un vector de pentru un caz nulă ar fi 12 valori trei la patru.
Deci, nu este ca nici unul sau 0 în funcție de elementele și cutia în care vă aflați.
În mediul înconjurător.
Deci, în orice mod vă decideți să codificați mediul înconjurător și starea mediului dumneavoastră, așa cum codificați Este
un vector în esență.
Cheia aici este că nu este o convoluție Deci nu este ca o imagine și nu există nici o convoluție volt Deci
această parte va veni mai târziu.
Pentru noi începe aici și asta simplifică procesul pentru a înțelege mai bine mai bine.
Și, desigur, nu uitați că acest post este nepoliticos și tinde să curgă și că folosim pi torche
în tutorialele noastre.
Deci, sperăm că vă place asta.
O introducere rapidă într-o profundă adâncime de convoluție, adâncă, nu adâncă.
Și în acea notă aștept cu nerăbdare să vă văd în continuare.
Și până atunci savurați inteligența artificială.