สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรในฉันฉันในส่วนก่อนหน้านี้เราพูดคุยเกี่ยวกับสัญชาตญาณ Killary
การเรียนรู้ลึกที่เราเริ่ม
และในความเป็นจริงเราได้ไปถึงส่วนนี้และที่เราพูดคุยเกี่ยวกับการเรียนรู้และตอนนี้เรากำลังจะไปยังส่วนการแสดงจริง
มีสองส่วนที่แตกต่างกันที่เราต้องจำ
นั่นคือส่วนการเรียนรู้ แต่ตอนนี้เขาจริง ๆ แล้วเขาทำทั้งหมดนี้
นั่นเป็นสิ่งที่สวยงาม
ตอนนี้จริง ๆ แล้วเขาต้องทำการกระทำที่เขาต้องตัดสินใจว่าเขาจะทำอะไรกำลังจะทำการกระทำหนึ่งสองสามหรือสี่
แล้วเขาจะทำอย่างไร
อย่างที่เขาทำตอนนี้ได้รับค่าเดียวกันเหล่านั้นดังนั้นค่าจะไม่เปลี่ยนแปลงหลังจากเราเรามีค่าเหล่านี้เพื่อเปรียบเทียบพวกเขากับ Calcott
สองอันสุดท้ายตามยุคสมัยเราได้อัปเดตน้ำหนัก แต่ค่าไม่ได้ การเปลี่ยนแปลงในกระบวนการทั้งหมดนั้น
เพื่อให้ได้ค่าลูกบาศก์ที่นั่น
พวกเขากำลังแก้ไข
เรารู้ว่าพวกเขาคืออะไร
ทั้งหมดนี้เกิดขึ้นแม้ว่า
เครือข่ายอัปเดตและออกโดยใช้ค่าเดียวกับที่เรามี
สิ่งที่เราจะทำคือเราจะแยกพวกมันผ่านฟังก์ชั่น soft max
และอ่อนนุ่มสูงสุดอีกครั้งตามที่อธิบายไว้
ฉันคิดว่าภาคผนวก 2 และเราจะพูดถึงอีกเล็กน้อยเกี่ยวกับ soft max
เพิ่มเติมในหรือเราจะพูดคุยเกี่ยวกับนโยบายการเลือกการกระทำนี้ลงในส่วนที่เหลือของส่วนนี้
ดังนั้นในบทเรียนเพียงไม่กี่
แต่สำหรับตอนนี้เราแค่บอกว่าเราส่งผ่านฟังก์ชั่นต่อไปที่นุ่มนวล
โดยพื้นฐานแล้วสิ่งที่ทำคือช่วยให้สามารถเลือกสิ่งที่ดีที่สุดได้
และมีข้อแม้เล็ก ๆ
มันไม่ใช่แค่สิ่งที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
เราจะพูดถึงเรื่องนี้ในการสอนการเลือกนโยบายการดำเนินการ
แต่สำหรับตอนนี้สมมติว่ามันเลือกการกระทำที่ดีที่สุดจากที่นี่มันบอกว่าตกลงเพื่อ Q1 คุณรู้ว่าโอกาส
โดยทั่วไปเรารู้ว่าค่า q ทำนายค่า Q เพื่อให้สามารถดูได้และพูดว่าตกลงดังนั้นค่า Q
สูงสุดของสิ่งเหล่านี้เช่นเดียวกับที่เราทำในอัลกอริทึมการเรียนรู้ Q ง่าย
ฉันแค่ดูที่ทั้งหมดนี้เพื่อบอกว่าค่าสูงสุดตัวนี้ฉันจะเลือกการกระทำที่เราจะรับ
และนั่นมันสวยมาก
นั่นคือวิธีที่เขาเลือกว่าการกระทำใดที่จะทำและจากนั้นกระบวนการทั้งหมดนี้จะเกิดขึ้นอีกครั้ง
สำหรับขั้นตอนต่อไปตัวแทนจะสิ้นสุดลงในกรณีของเราและจัตุรัสถัดไปของเขาวงกต
แต่โดยทั่วไปแล้วการพูดในสถานะต่อไป
ดังนั้นเราไปกันเลย
นั่นคือวิธีที่เราป้อนในปัญหาการเรียนรู้การเสริมแรงเข้าสู่เครือข่ายประสาทผ่านเวกเตอร์ที่อธิบายถึงสถานะที่เราเข้ามา
และเมื่อเราพอดี
มีสองส่วนของกระบวนการที่เกิดขึ้นส่วนที่หนึ่งคือการเรียนรู้
ดังนั้นโปรดจำไว้ว่าส่วนที่เราเปรียบเทียบค่าคิวแต่ละค่ากับเป้าหมายแล้วเรากลับเผยแพร่การสูญเสียผ่านเครือข่ายเพื่ออัปเดตน้ำหนักเพื่อให้เครือข่ายของเราเรียนรู้เมื่อเราผ่านเขาวงกตนี้หรือผ่านสภาพแวดล้อมนี้
และส่วนที่สองคือแน่นอนว่าเราต้องทำหน้าที่เราต้องเลือกการกระทำและนั่นคือสิ่งที่เราส่งค่าผ่านฟังก์ชั่น
soft max และหรือโดยทั่วไปคือนโยบายการเลือกการกระทำที่เราจะพูดถึงต่อไป
จากนั้นเราก็เลือกการกระทำที่เราต้องการและเราทำการกระทำนั้นแล้วกระบวนการทั้งหมดนี้จะเริ่มขึ้นอีกครั้ง
และจากนั้นอาจได้รับตัวแทนแล้วบางทีตัวแทนไม่ได้หยุดเกม
ไม่ว่าในกรณีใดเกมจะจบลง
และจากนั้นอีกครั้งกระบวนการทั้งหมดจะทำซ้ำเอเจนต์จะเล่นทั้งเกมอีกครั้งแล้วหยุดโดยทั่วไปนั่นคือสนามบินอีกแห่งหนึ่งทุกครั้งที่เอเจนต์ที่คุณรู้จักทุกครั้งที่เกมจบลงด้วยความโปรดปรานเหนือแฟร์นี่
จากนั้นเขาก็เริ่มใหม่อีกครั้งจากนั้นเขาก็เริ่มอีกครั้งและจากนั้นเขาก็เริ่มอีกครั้ง
และอื่น ๆ
ดังนั้นสิ่งนี้จึงเกิดขึ้นและกระบวนการนี้เกิดขึ้นทุกครั้งที่ตัวแทนอยู่ในสถานะใหม่ของคุณดังนั้นสถานะจะถูกเข้ารหัสที่นี่ดังนั้นสิ่งสำคัญไม่ใช่เพียงสำหรับทุกเกมที่เขาเล่น แต่สำหรับทุกรัฐ
ดังนั้นเขาจึงอยู่ในสถานะที่ต้องผ่านกระบวนการของเขาและอื่น ๆ และเกิดขึ้นทุกครั้ง
ดังนั้นการเรียนรู้จึงเกิดขึ้นและการแสดงก็เกิดขึ้นเช่นกัน
นั่นคือการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งในสัญชาตญาณที่อยู่เบื้องหลังการเรียนรู้ลึก
เรามีจำนวนมากขึ้นที่จะปิดและแน่นอนในทางปฏิบัติและในระหว่างนี้หากคุณต้องการรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
เราได้รับการแนะนำให้อ่านดังนั้นเราจึงได้พูดเกี่ยวกับบทความบล็อกของ Arthur Giuliani แล้ว
หากคุณดูการเรียนรู้อย่างไม่เป็นทางการตอนที่ 4 ของโฟลตันคุณจะพบส่วนที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่เราพูดถึงในวันนี้
โปรดทราบว่าที่นี่เขาพูดถึงการโน้มน้าวใจที่เราไม่ได้ครอบคลุมถึงการปฏิวัติในส่วนนี้เราจะพูดถึงพวกเขาในส่วนถัดไปของหลักสูตร
ดังนั้นความแตกต่างที่นี่ก็คือมันเป็นเพียงแค่ข้ามข้อสรุปตอนนี้และเราจะพูดถึงพวกเขาในส่วนต่อไปของหลักสูตร แต่ความแตกต่างในการวิวัฒนาการ
คุณดูเหมือนว่าตัวแทนมองภาพและดังนั้นเขาจึงต้องดำเนินการกับภาพความยุ่งยากเพิ่มเติมสำหรับตอนนี้ที่เราค่อย ๆ
สร้างมันขึ้นมา
สำหรับตอนนี้เรากำลังเข้ารหัสสภาพแวดล้อมของเราผ่านคุณดูที่นี่เรากำลังเข้ารหัสสภาพแวดล้อมของเราหรืออาจจะดูที่สิ่งนี้อาจเป็นการเข้ารหัสสภาพแวดล้อมของเราในฐานะที่เป็นหรือในการระบุตัวแทนอยู่ในฐานะเวกเตอร์
ในกรณีของเราคือเวกเตอร์ค่าง่าย ๆ
บางครั้งผู้คนถึงกับเป็นแบบนั้นในบางครั้งอาจจะหรือตามที่คุณเห็นจากโพสต์บล็อกนี้
บางครั้งคนชอบรุ่นที่ร้อนและรหัสของรัฐนั้น
ดังนั้นโดยทั่วไปที่เขาวงกตทุกกล่องมี
คุณมีเวกเตอร์ของสำหรับกรณีว่างจะเป็น 12 ค่าสามต่อสี่
ดังนั้นจึงไม่เหมือนทั้ง 1 หรือ 0 ขึ้นอยู่กับองค์ประกอบและกล่องที่คุณอยู่
ในสภาพแวดล้อม
ดังนั้นในวิธีใดก็ตามที่คุณตัดสินใจที่จะเขียนโค้ดสภาพแวดล้อมและสถานะของสภาพแวดล้อมของคุณนั่นคือวิธีในการเขียนโค้ด
กุญแจสำคัญในที่นี้คือมันไม่ใช่การสนทนาดังนั้นจึงไม่เหมือนภาพและไม่มีโวลต์การสนทนาดังนั้นส่วนนี้จะมาในภายหลัง
สำหรับพวกเรามันเริ่มต้นตรงนี้แล้วมันทำให้กระบวนการง่ายขึ้นสำหรับเราที่จะค่อยๆเข้าใจดีขึ้น
และแน่นอนอย่าลืมว่าโพสต์นี้หยาบคายและมีแนวโน้มไหลและเราใช้ pi torche ในแบบฝึกหัดของเรา
หวังว่าคุณจะสนุกกับเรื่องนี้
บทนำอย่างรวดเร็วในการเรียนรู้เชิงลึกที่ลึกล้ำ
และในบันทึกนั้นฉันหวังว่าจะได้พบคุณต่อไป
และเพลิดเพลินไปกับปัญญาประดิษฐ์