สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
เอาล่ะฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับการสอนจนถึงตอนนี้เราเกือบจะปรีชาคุณเร็ว ๆ
นี้ในไม่ช้าเราก็จะไปถึงด้านที่สามารถนำไปปฏิบัติได้
ถูกต้องก่อนหน้านี้เราได้พูดคุยเกี่ยวกับวิธีการที่เราเพิ่มโครงข่ายประสาทเทียมลงในสมการทั้งหมดของการเรียนรู้ CULE และนำ
ular ไปสู่ขั้นตอนต่อไปและเปลี่ยนเป็นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
และวันนี้เรากำลังจะเพิ่มฟีเจอร์สำคัญพิเศษซึ่งจะเขียนโค้ดในด้านการปฏิบัติของสิ่งต่าง ๆ ดังนั้นพาดหัวและฉันตัดสินใจว่ามันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับเราที่จะครอบคลุมบ่อยครั้งในด้านปรีชาของสิ่งต่าง ๆ
เพื่อให้คุณเตรียมพร้อมมากขึ้น เพราะเมื่อมันมาในด้านการเข้ารหัสของสิ่งต่าง
ๆ
ดังนั้นเมื่อเราพูดถึงเรามีเครือข่ายมีสองส่วนที่เกิดขึ้น
ประการแรกคือการเรียนรู้เพื่อให้เครือข่ายเรียนรู้กับทุกสถานะใหม่
มันค่อยๆอัปเดตรอให้ดีขึ้นและดีขึ้นและดีขึ้นเมื่อจัดการกับสภาพแวดล้อมนี้
จากนั้นก็มีการแสดงภายในสถานะดังนั้นหลังจากค่า q ถูกนับในสถานะแล้วเมื่อคุณเลือก
ดังนั้นวันนี้เรายังจะพูดถึงส่วนการเรียนรู้ที่เรากำลังจะเกิดขึ้นพร้อมกับคุณสมบัติที่น่าสนใจที่จะช่วยในการเรียนปริญญาตรีเพื่อให้ได้คุณสมบัตินี้ด้วยตัวเราเอง แต่เราจะพูดถึงคุณสมบัติที่สำคัญมากสำหรับ
การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมและคุณสมบัตินี้เรียกว่าประสบการณ์การเล่นซ้ำ
เอาล่ะ
ดังนั้นนี่คือเครือข่ายของเราดังนั้นเราเพิ่งคัดลอกมาตรงนี้
เราได้สูญเสียที่ Calcott ที่ด้านล่างเป็น back propagator ผ่านเครือข่าย
และลองมาดูตัวอย่างของสิ่งที่เกิดขึ้นเพื่อทำความเข้าใจกับปัญหาที่เรากำลังเผชิญอยู่ด้วยดีขึ้นเล็กน้อย
นี่คือตัวอย่างจริง ๆ จากคะแนน
นี่คือภาพหน้าจอที่ถ่ายจากหลักสูตรนี้อย่างแน่นอนนี่คือสิ่งที่คุณจะเขียนโปรแกรม
นี่คือรถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองที่ขับผ่านไปตามถนนสายนี้และต้องเรียนรู้วิธีนำทางบนถนนสายนี้
และมันคืออะไรที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้อะไรคือสิ่งนี้ในสถานะนี้
และแน่นอนว่ารัฐจะไม่เป็น x1
x2 Lundell เพียงแค่อธิบายในรายละเอียดเพิ่มเติมว่าสถานะคืออะไรมันจะเป็นพารามิเตอร์สองสามตัวที่สัมพันธ์กับมุมของรถ การอ่านและอื่น ๆ
ดังนั้นจะมีพารามิเตอร์มากกว่านั้นเพื่ออธิบายสถานะ
แต่อย่างไรก็ตามมันจะเป็นเวกเตอร์ของค่าที่จะผ่านโครงข่ายประสาทและจากนั้นคุณจะได้ค่า ACU
บางส่วน
อีกครั้งจะมีความแตกต่างขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อม
อาจเป็นจำนวนการกระทำที่เป็นไปได้ที่แตกต่างกัน
แต่เราจะทำเพื่อความเรียบง่ายทิ้งไว้เพื่อเราจะสามารถเข้าใจได้ดีขึ้นว่าเกิดอะไรขึ้นที่นี่
ดังนั้นในกรณีนี้คำถามคืออะไรจนถึงตอนนี้คืออะไร
ข้อมูลนี้เข้าสู่โครงข่ายประสาทเทียมนี้หรือเฉพาะเจาะจงมากขึ้นว่าเราเรียกใช้โครงข่ายประสาทนี้บ่อยแค่ไหน
การเติบโตของโครงข่ายประสาทบ่อยแค่ไหน
ทุกครั้งที่รถสิ้นสุดในสถานะใหม่ดังนั้นรถจะทำการเคลื่อนที่ในสภาพใหม่และจากนั้นทุกอย่างจะไป
ข้อมูลทั้งหมดจากข้อมูลเกี่ยวกับสถานะผ่านเครือข่ายทำให้อลิซมีข้อผิดพลาดที่คำนวณได้
ข้อผิดพลาดนี้คำนวณจากสิ่งที่เรากล่าวถึงในบทช่วยสอนก่อนหน้า
นี่คือการแพร่กระจายกลับผ่านและน้ำหนักของพวกเขามีการปรับปรุง
จากนั้นรถจะเลือกการกระทำที่จะทำให้การเคลื่อนไหวนั้นจบลงในสถานะใหม่ในสถานะใหม่
ทุกอย่างเริ่มต้นใหม่อีกครั้ง
และโดยทั่วไปสิ่งนี้จะเกิดขึ้นทุกครั้งที่มีรถเข้ามาและคุณบอกว่าได้ดูตัวอย่างนี้
ฉันถ่ายภาพหน้าจอโดยเฉพาะเพราะมันดูดีมากแสดงให้เห็นถึงปัญหาที่ได้รับการแก้ไขผ่านการเล่นซ้ำและค่าใช้จ่ายไกลไม่ใช่แค่สิ่งที่เราใช้ในหลักสูตรนี้หรือในปัญหาเฉพาะนี้
มันเป็นสิ่งที่คุณจะเห็นใช้ตลอด
เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ ในอัลกอริธึมปัญญาประดิษฐ์เพราะมันทรงพลังและมันสำคัญมาก
ดังนั้นเมื่อมองไปที่รถคันนี้รถคันนี้ในปัญหานี้หรือในสภาพแวดล้อมนี้เป้าหมายมาจากที่นี่จากที่นี่ถึงที่นี่และย้อนกลับ
เป้าหมายคือเพื่อนำทางมาที่นี่โดยไม่ต้องข้ามกำแพงที่ทำจากทราย
และรถก็เริ่มจากตรงนี้มันก็ลงไปและเหมือนรางวัลที่ได้จากคุณรู้ว่ามันใกล้แค่ไหนที่จะเริ่ม
รถก็เลยลงมาจากที่นี่มันลงไปเรื่อย ๆ แบบนี้เช่นนี้แบบนี้หรือตามกำแพงนี้ตามทางเดินทะเล
และสิ่งที่จะทำต่อไปก็คือการเลี้ยวจะดำเนินต่อไป
สิ่งที่เราต้องการจะทำคือไปที่นี่ต่อไป
แต่ลองคิดดูสักครู่
เมื่อมันมาถึงกำแพงนี้ทุกครั้งที่มันเคลื่อนที่ไปข้างหน้ามันจะเคลื่อนที่ไปข้างหน้า
มันก้าวไปข้างหน้ามันก้าวไปข้างหน้าก้าวไปข้างหน้าก้าวไปข้างหน้าก้าวไปข้างหน้าและอื่น ๆ มันก้าวไปข้างหน้า
ดังนั้นอาจมีขึ้นอยู่กับสภาพแวดล้อมของโครงสร้างอาจเป็นร้อย ๆ การเคลื่อนไหวที่นี่หรือ 50
การเคลื่อนไหวที่นี่
มันแค่เดินหน้าต่อไปข้างหน้าไปข้างหน้ามันและไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลง
ไม่ได้เปลี่ยนแปลงจริงๆ แต่จะได้รับเพิ่มเติมจากนี้เริ่มใกล้ชิดกับเรื่องนี้
น่ารัก.
แต่ในแง่ของสภาพแวดล้อมโดยรอบไม่ค่อยมีสิ่งใดเปลี่ยนแปลงมันยังคงเป็นกำแพงเดียวกัน
หากคุณนั่งอยู่ในรถคุณอาจเห็นสถานการณ์เมื่อคุณขับรถในสิ่งที่คุณเห็นเหมือนสภาพแวดล้อมเป็นสิ่งที่น่าเบื่อจนคุณเพิ่งเห็นชนิดของสิ่งเดียวกันกำลังผ่านไป
แต่อย่างที่ฉันคิดคุณกำลังขับรถผ่านทะเลทรายและคุณเพิ่งเห็นสิ่งเดียวกันมันเป็นเสียงเดียวกันมันเป็นเสียงเดียวกันที่ไม่มีอะไรเกิดขึ้น
ไม่มีอะไรเปลี่ยนแปลง
แต่ทุกครั้งที่เราใส่สถานะนั้นเข้าสู่สถานะใหม่
แน่นอนว่ามีบางอย่างอาจเปลี่ยนแปลงไปสำหรับเราเมื่อคุณกำลังขับรถและ GPS ของคุณแสดงว่าคุณอยู่ใกล้กับปลายทางของคุณมากขึ้น
ดังนั้นหนึ่งในอินพุตเหล่านี้แปลก
แต่มีอินพุตอื่น ๆ
มากมายเช่นเซ็นเซอร์ซึ่งอยู่บนรถที่พวกเขาไม่ได้เปลี่ยนดังนั้นเมื่อคุณขับรถช้าในวันนี้เพื่อใส่อินพุตของคุณเองที่นี่ ที่นี่ที่นี่ที่นี่ที่นี่ที่นี่ที่นี่และที่นี่ที่นี่ตลอดเวลาอินพุตเหมือนกันมาก
และถ้าคุณยังคงใส่ค่าเดียวกันใส่ค่าเดียวกันในเวกเตอร์หรือเวกเตอร์ที่คล้ายกันมากในเครือข่ายของคุณเพราะไม่มีความหลากหลาย
รถจะเรียนรู้ได้ดีมาก
สิ่งหนึ่งที่คุณจะได้เรียนรู้วิธีขับรถตามกำแพงนี้ซึ่งอยู่ทางด้านขวานั้นเป็นวิธีที่เครือข่ายจะอัปเดตและมันจะได้รับรางวัลจะค่อยๆเริ่มได้รับรางวัลสำหรับการขับรถอย่างดี
ตกลงจากตรงนี้ฉันจะได้เรียนรู้ทุกอย่างที่ฉันทำได้ดีฉันทำได้ดีขึ้นฉันทำได้ดีกว่า
ทั้งหมด.
มันจะมีการรับรู้ผิด ๆ นี้ว่ามันทำได้ดีมากแม้ว่ามันจะเรียนรู้วิธีการขับรถรวมทั้งเครือข่ายประสาทอื่น
ๆ เท่านั้นที่จะได้รับการปรับให้เข้ากับการขับรถไปตามบ่อน้ำนี้
ไม่รู้จะทำยังไง
และมันก็ไม่เหมาะกับโครงข่ายประสาทนี้
และแม้ว่ามันจะเป็นอย่างใดอย่างหนึ่งสมมุติว่าผ่านจุดหนึ่งแล้วมันก็จบลงบนผนังนี้
สิ่งเดียวกันกำลังจะเกิดขึ้นกำลังขับรถจากที่นี่ตรงนี้
ตกลงตอนนี้โครงข่ายใยประสาทเทียมกำลังปรับโครงสร้างตัวเองเพื่อปรับให้เข้ากับผนังนี้แล้วแบสิ่งนี้เกิดขึ้น
และแม้ว่ามันจะผ่านไปก็ตามมันก็จะขับผ่านสิ่งนี้แล้วก็เหมือนกันตามเส้นเหล่านี้
ดังนั้นโดยทั่วไปนี่เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนมากของปัญหาที่เราเป็นคือสิ่งที่เรามีเพราะวิธีที่เราใช้การปรับปรุงโครงข่ายประสาทเทียมทุกรัฐเมื่อเรามีสิ่งต่อเนื่องมากมายพวกเขาไม่จำเป็นต้องเป็น เหมือนกัน แต่มีอยู่ในสภาพแวดล้อมที่เป็นเรื่องปกติที่รัฐติดต่อกันนั้นมีความสัมพันธ์กันอย่างใดอย่างหนึ่งหรือมีการพึ่งพาซึ่งกันและกันและเราไม่ต้องการการพึ่งพาซึ่งกันและกันเพื่ออคติเครือข่ายของเรา
เราไม่ต้องการให้รถเรียนรู้วิธีขับรถเป็นเส้นตรงหรือเส้นโค้งยาวหรืออะไรก็ตามที่คุณคิดว่าคุณสามารถคิดได้ในชีวิตที่ตัวแทนจะเป็นสภาพแวดล้อม Navigant ที่เราสามารถคิดมีความสัมพันธ์
หรือรัฐซึ่งพึ่งพาซึ่งกันและกันซึ่งสามารถทำให้เครือข่ายประสาทของคุณยุ่งเหยิงได้
ถ้าคุณแค่ปล่อยให้ตัวแทนเรียนรู้จากสิ่งนั้น
และนั่นคือที่มาของการเล่นซ้ำประสบการณ์
สิ่งที่เกิดขึ้นในประสบการณ์การเล่นซ้ำคือประสบการณ์เหล่านี้ดังนั้นรัฐเหล่านี้จึงอยู่ในหนึ่งสองสามอย่างไรก็ตาม 50
รัฐในระบบประสาทที่พวกเขาไม่ได้รับผ่านเครือข่ายทันที
พวกเขาจะถูกบันทึกลงในหน่วยความจำของตัวแทน
ตัวอย่างเช่นมันบันทึกสิ่งเหล่านี้และบันทึกสิ่งเหล่านี้และบางอย่างเมื่อถึงเกณฑ์ที่คุณจะสามารถใช้รหัสและแอตแลนตาจะแสดงวิธีการทำเช่นนั้น
เมื่อถึงเกณฑ์ที่กำหนดเอเจนต์จะตัดสินใจด้วยตัวเองตกลงได้เวลาเรียนรู้แล้ว
ฉันมีชุดของประสบการณ์นี้ที่ฉันมีฉันจะไม่เรียนรู้จากที่และเลือกสุ่มกระจายอย่างสม่ำเสมอและความสม่ำเสมอเป็นกุญแจสำคัญที่นี่เพราะนั่นคือสิ่งที่เราจะพูดถึงในสไลด์ถัดไป
เราจะจองจะพูดถึงว่า
แต่ใช้ตัวอย่างที่กระจายอย่างสม่ำเสมอ
ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วประสบการณ์ทั้งหมดถือว่ามีความเท่าเทียมกัน
ใช้ตัวอย่างที่กระจายอย่างสม่ำเสมอจากชุดของประสบการณ์ที่มีและจากนั้นจะผ่านพวกเขาและเรียนรู้จากพวกเขาดังนั้นมันจึงไม่ใช้ประสบการณ์ทั้งหมดหรือเพียงแค่ใช้มันอย่างสม่ำเสมอกระจายตัวอย่างมันอาจใช้เวลาสองสามจากที่นี่
ที่นี่สองสามจากที่นี่และประสบการณ์แต่ละอย่างมีลักษณะโดยรัฐในการดำเนินการที่จะเอารัฐมันลงเอยในและรางวัลมันสำเร็จผ่านการกระทำในรัฐนั้นดังนั้นองค์ประกอบสี่ในแต่ละประสบการณ์หนึ่ง แอ็คชั่นที่สองและให้รางวัลและดังนั้นจึงใช้ประสบการณ์เหล่านั้นทั้งหมดจากนั้นผ่านพวกเขาผ่านเครือข่ายและเรียนรู้
และด้วยวิธีนี้มันแบ่งรูปแบบของความลำเอียงนั้นซึ่งมาจากลักษณะตามลำดับของประสบการณ์ราวกับว่าคุณจะทำให้พวกมันผ่านเครือข่าย
นั่นคือจุดสนใจหลักของประสบการณ์ที่เราเล่น
นั่นคือสิ่งที่เป็นปัญหาและที่อยู่และประโยชน์ของประสบการณ์การเล่นซ้ำคือบางครั้งในสภาพแวดล้อมเช่นนี้คุณอาจมีประสบการณ์ที่หายากที่มีค่ามาก
ตัวอย่างเช่นฉันไม่รู้ว่าสมมุติว่าลองดูที่มุมนี่ตรงนี้นี่คือมุมฉาก
ขวา.
และหนึ่งที่คมชัดมากคือคม
ดังนั้นมันจะมาจากที่นี่โดยสมมติว่ามันกำลังจะกอดมุมนี้
เรามีมุมที่แหลมตรงนี้ทั้งหมดนี้เราจะได้หนึ่งมุมขวาตรงนี้และมุมขวาหนึ่งตรงนี้
ใช่แล้วเมื่อมันมาทางนี้นั่นคือมุมที่ถูกต้อง
และเมื่อมันกลับไปมันเป็นมุมฉากตรงนี้
ดังนั้นและคนนี้ไม่คมวิธีนี้ในร้านค้าดังนั้นมีเพียงโอกาสเดียวในสภาพแวดล้อมทั้งหมดที่จะเรียนรู้จากมุมขวาที่คมชัด
และนั่นเป็นประสบการณ์ที่สำคัญมากเพราะมันอาจทำให้การขับขี่ในแนวเส้นตรงทำได้ดีมาก ๆ เช่นทำมุมนุ่ม ๆ
แบบนั้น แต่
และจากนั้นมันก็จะทำให้มุมที่แหลมคมนี้เรียบง่ายเพราะเพียงเพราะมันไม่มีโอกาสมากมายที่จะเรียนรู้จากมันดังนั้นมันจะเรียนรู้ทุกอย่างอย่างรวดเร็ว แต่มันใช้เวลานานในการเรียนรู้สิ่งที่ถูกต้อง
หลักสูตร
มันเป็นตัวอย่างที่ง่ายมากคือคำอธิบายที่ง่ายมาก แต่มันแสดงให้เห็นถึงแนวคิดที่บางครั้งพวกเขาเป็นประสบการณ์ที่หายากซึ่งมีค่า
และถ้าคุณเพียงแค่ทำโครงข่ายประสาทอย่างง่ายที่คุณใส่ค่าของคุณที่นี่และคุณรู้ว่าพวกเขากำลังผ่านและคุณรู้ว่าแม้ว่าคุณจะลืมปัญหาของการเรียงลำดับของประสบการณ์และวิธีที่พวกเขา การพึ่งพาอาศัยซึ่งกันและกันและทิมพูที่มีความสัมพันธ์กันทั้งหมดแม้จะลืมเรื่องนั้นไปชั่ววินาที
จะเกิดอะไรขึ้นเมื่อคุณใส่ประสบการณ์ผ่านเครือข่ายข้อมูลแล้วคุณลืมได้ทันที แต่ลืมเกี่ยวกับประสบการณ์นั้น
คุณย้ายไปยังหน้าถัดไป
นั่นเป็นเพียงวิธีการทำงานของเครือข่ายประสาท
จากนั้นคุณย้ายไปยังสถานะถัดไปขั้นตอนถัดไปขั้นตอนถัดไปประสบการณ์ X ประสบการณ์ถัดไปประสบการณ์นั้นและอื่น
ๆ
ดังนั้นมุมนี้ทันทีที่ผ่านเครือข่ายและคุณไม่มีความทรงจำเกี่ยวกับประสบการณ์อันมีค่านั้น
ในขณะที่เราได้รับประสบการณ์การเล่นซ้ำเพราะคุณใส่ประสบการณ์เหล่านี้ไว้ในแบทช์คุณสามารถจัดระเบียบ bash
ของคุณเป็นหน้าต่างกลิ้งดังนั้นตัวอย่างเช่นคุณอาจมี
100 แบทช์ดังนั้นประสบการณ์นับร้อยในแบทช์ของคุณ มันมีการบันทึกประสบการณ์นี้ในชุดของมัน
ในบางครั้งมันก็วิ่งออกมาจากชุดของประสบการณ์และมีหน้าต่างกลิ้งดังนั้นมันจึงลืมประสบการณ์เหล่านี้ แต่แล้วมันก็เก็บประสบการณ์เหล่านี้ไว้
จากนั้นอีกครั้งมันจะเรียนรู้จากเมื่อมันมาถึงที่นี่มันเรียนรู้จากชุดนี้และเมื่อมันมาถึงที่นี่มันจะลืมทุกอย่างจนถึงที่นี่
แต่มันก็มีชุดของประสบการณ์เช่นนั้นดังนั้นจึงไม่ได้เรียนรู้จากประสบการณ์เหล่านี้
และสิ่งที่คุณได้คือมุมทางขวามือนี้อาจเกิดขึ้นหลายครั้งในกระบวนการเรียนรู้ของมันเพราะมันอยู่ในกลุ่มนั้นเมื่อแบทช์เป็นแบบนี้อยู่ตรงนั้นมากกว่าที่มีอยู่ในแบทช์ตรงนี้ ในหลาย
ๆ
แบตเนื่องจาก abash อาจถูกอัพเดตเป็นหน้าต่างการหมุนของประสบการณ์
ดังนั้นประสบการณ์ที่เก่ากว่าจะถูกขับออกจากประสบการณ์ใหม่ ๆ ที่เพิ่มเข้ามา
ดังนั้นและประสบการณ์มันอยู่ในแบตช์ค่อนข้างนานและรถยนต์หรือตัวแทนสามารถเรียนรู้จากประสบการณ์นั้นหลายครั้ง
นั่นคือข้อดีอีกอย่างของการเล่นซ้ำประสบการณ์
และแน่นอนว่าข้อได้เปรียบสุดท้ายคือประสบการณ์การเล่นซ้ำเปิดโอกาสให้คุณเรียนรู้จากประสบการณ์มากกว่าที่คุณเพิ่งเรียนรู้ทีละครั้งเพราะคุณมีชุดนั้นและดังนั้นและมันเป็นหน้าต่างกลิ้งและแม้ว่าสภาพแวดล้อมของคุณจะถูก จำกัด
เพื่อรับประสบการณ์วิธีการเล่นซ้ำของคุณจะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้เร็วขึ้น
และแทนที่จะทำซ้ำมีหลาย ๆ ครั้งที่คุณสามารถเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วเพราะคุณไม่ต้องทำซ้ำ
คุณมีประสบการณ์เหล่านั้นที่บันทึกไว้
ดังนั้นสิ่งเหล่านี้จึงเป็นข้อได้เปรียบหลักของประสบการณ์
ขอปะยางรถที่เรามี
เรากำลังทำลายรูปแบบนั้นผ่านความเป็นอิสระและความสัมพันธ์ของประสบการณ์ตามลำดับที่เราบันทึกประสบการณ์ที่หายากซึ่งอาจสำคัญดังนั้นเราสามารถเรียนรู้จากพวกเขาบ่อยขึ้นและเราสามารถเรียนรู้ในสภาพแวดล้อมที่เราสามารถเรียนรู้สภาพแวดล้อม
Fosler ซึ่งเป็นประสบการณ์
เรามีปัญหาการขาดแคลนซึ่งไม่มีประสบการณ์มากมายที่ตัวแทนต้องผ่านและยังคงสามารถเรียนรู้ได้
นั่นคือสิ่งที่ประสบการณ์ถ่ายทอดไปมา
หากคุณต้องการอ่านมากกว่านี้
มีบทความที่น่าสนใจที่ตีพิมพ์โดยใจลึก ๆ ในปี 2016
เรียกว่าการเล่นซ้ำลำดับความสำคัญและพูดถึงว่าทำไม
เหตุใดเราจึงใช้การแจกจ่ายแบบสม่ำเสมอเพื่อเลือกประสบการณ์ของเราจากประสบการณ์ Bachche
ทำไมเราไม่หาวิธีที่ดีกว่าในการเลือกประสบการณ์ของเราและจัดลำดับความสำคัญของประสบการณ์ที่เรารู้สึกว่ามีความสำคัญ
มันค่อนข้างเป็นเรื่องที่น่าสนใจ
แต่ในกรณีนี้คุณจะสามารถเสริมกำลังหรือไม่เพียง แต่เสริมความรู้ของคุณในการเล่นซ้ำ แต่คุณจะสามารถก้าวไปพร้อมกับเทคโนโลยีที่ทันสมัย
ดังนั้นนี่คือ 2016 และเผยแพร่โดยจิตใจที่ลึกซึ้ง
มันเป็นกระดาษที่ทรงพลังมากเมื่อไม่นานมานี้ดังนั้นคุณจะสามารถสำรวจขีด จำกัด หรือสำรวจอัลกอริทึมนี้ให้ดียิ่งขึ้นและนำไปใช้ในระดับต่อไป
ดังนั้นฉันจะปล่อยมันขึ้นอยู่กับคุณเพื่อหาสาเหตุและวิธีการที่เราสามารถเปลี่ยนชุดเป็นวิธีการที่แตกต่างกันเพื่อประสบการณ์การเล่นซ้ำจากบทความนี้หากคุณต้องการ
และฉันหวังว่าคุณจะสนุกกับเรื่องนี้
ทอเรียลและตอนนี้เรารู้ว่าจริงๆแล้วประสบการณ์คืออะไรและเราสามารถใช้มันได้อย่างมั่นใจในแวดวงภาคปฏิบัติของเราและฉันมองหาคุณในครั้งต่อไป
จนกว่าจะสนุกกับ AI