สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
ฉันหวังว่าคุณจะเพลิดเพลินไปกับหลักสูตรนี้
และวันนี้เรากำลังพูดถึงการดำเนินการตามนโยบายการคัดเลือก
เอาหละตรงเข้าไปเลย
ก่อนหน้านี้เราได้พูดคุยเกี่ยวกับการเพิ่มเครือข่ายประสาทเทียมในการเรียนรู้อย่างง่ายของเราและจนถึงตอนนี้เราเริ่มเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
เราได้พูดคุยเกี่ยวกับส่วนการเรียนรู้ไม่น้อยรวมถึงการเพิ่มองค์ประกอบบางอย่างลงไป
และวันนี้เรากำลังพูดถึงส่วนนี้เรากำลังพูดถึงการแสดง
ดังนั้นเรามาดู
ดังนั้นที่นี่เรามีสิ่งที่เราพูดถึงเกี่ยวกับการทำหน้าที่เมื่อคุณป้อนค่าพารามิเตอร์เป็นเวกเตอร์ที่อธิบายตัวแทนของรัฐอย่างชัดเจนในสภาพแวดล้อมนั้นนั่นคือหลังจากการเรียนรู้ทั้งหมดเสร็จสิ้นหรือก่อนที่การเรียนรู้จะเสร็จสิ้น
โดยพื้นฐานแล้วเราได้ค่า
q ทั้งหมดดังนั้นเราจึงไม่สนใจการเรียนรู้ตอนนี้เรายืนยันในการแสดงดังนั้นเมื่อเรามีค่าคีย์เหล่านี้แล้วเราจะเข้าใจได้อย่างไรว่าเราต้องใช้อะไร
ถ้าคุณคิดเกี่ยวกับมัน
ค่า Q เป็นเพียงการคาดการณ์สำหรับคิวบ์
ดังนั้นอย่างที่เราทำในอัลกอริทึมการเรียนรู้อย่างง่ายเราทำอะไรเราเพิ่งเลือกอันที่ดีที่สุดของค่าสูงสุด
เมื่อเรามีค่า IQ ที่สูงที่สุดเราก็จะดำเนินการนั้นเพราะมันจะนำมูลค่าสูงสุดมาให้เราและเรารู้ว่ารางวัลของเครื่องคิดเลขของ
Duval ที่เราคาดหวังว่าจะได้รับบวกกับ DK
ปัจจัยคูณมูลค่าของวันถัดไป
และนี่เป็นการคำนวณแบบเรียกซ้ำดังนั้นทำไมไม่เช่นนั้นคุณจะไม่เห็นคุณค่าที่ดีที่สุดและนั่นคือจุดจบของมัน
แต่อย่างที่คุณเห็นนี่มันไม่ง่ายเลยที่นี่เรากำลังใช้ฟังก์ชั่น soft max
และนี่คือที่ที่เราจะพูดคุยเกี่ยวกับนโยบายการเลือกจริง
ดังนั้นที่นี่ในความเป็นจริงเราไม่จำเป็นต้องมีฟังก์ชั่นซอฟต์แวร์
เราสามารถมีนโยบายการเลือกการกระทำที่แตกต่างกันได้ตัวอย่างเช่นเรามี Epsilon โลภ Epsilon
เป็นซอฟต์และเรามี Macs ที่อ่อนนุ่มและเป็นนโยบายที่เหมือนการเลือกใช้แอคชั่นที่ใช้กันโดยทั่วไป
ตัวอย่างเช่นพื้นฐานที่สุดคือโซเชียลแอ็คชั่นที่ง่ายมากมันแค่เลือกสิ่งที่ดีที่สุด
อันที่มีค่า Q สูงสุด
แต่ทำไมแอคชั่นพัลส์ fly จึงไม่ได้และทำไมเราถึงมีนโยบายการเลือกแอคชั่นแอคชั่นพัลส์หลายประเภท
ทีนี้มันก็ยิ่งทำให้การสำรวจกับการแสวงหาประโยชน์
และนั่นคือแกนกลางของการเรียนรู้การเสริมกำลังเพราะเราได้พูดคุยกันเล็กน้อยเกี่ยวกับเรื่องนี้ว่าเอเจนต์ของคุณเมื่อมันทำงานในสภาพแวดล้อมมันอาจทำนายค่าคิวบางอย่างซึ่งอาจจะดีและมันอาจกลายเป็นดี และจะถูกบังคับให้สำรวจ
ดังนั้นหากเรายกตัวอย่างเช่นในกรณีนี้ทำนายว่า Q2 นั้นดีที่สุดและมันต้องใช้ Q
เพื่อดำเนินการกับมัน
ดังนั้นจากที่นี่ไปยังส่วนที่ 2 จากนั้นจะได้รับรางวัลเชิงลบมาก
จากนั้นสภาพแวดล้อมก็บังคับให้ตัวแทนออกไปและระเบิดเพราะตอนนี้เขาจะได้เรียนรู้ว่าโอ้จริง ๆ แล้วฉันคิดว่า Q2
น่าจะดีมาก แต่มันกลับกลายเป็นว่าแย่มาก
ดังนั้นผลลัพธ์ไม่เลวร้ายนัก
ดังนั้นเครือข่ายสามารถอัปเดตตัวเองได้ในครั้งต่อไปที่เขาอยู่ในสภาพที่เขาอาจจะกินวิญญาณของฉันเพิ่งจะได้รับมัน
คุณรู้ว่าถ้ามันเป็นสิ่งที่ดีมาก
ๆ ดังนั้นคุณอาจคิดว่านั่นเป็นสิ่งที่คุณรู้ว่าคุณอาจต้องใช้เวลาสองสามครั้งในการลงโทษหรือการลงโทษเพื่อที่จะเรียนรู้ว่ามันเกี่ยวกับการกระทำ
แต่บางทีเขาอาจจะได้เรียนรู้ว่าฉันกำลังจะทำสิ่งที่แตกต่างและทำข้อมือเพราะตอนนี้มันมีค่าที่สุด
ดังนั้นบางครั้งสภาพแวดล้อมบังคับให้เอเจนต์ดำเนินการแตกต่างกันในการสำรวจการกระทำที่แตกต่างกัน
แต่บางครั้งเอเจนต์อาจทำให้ตัวเองติดอยู่ในท้องถิ่นสูงสุดมันอาจพบว่ามันตามมาผ่านการสำรวจครั้งแรกและพบว่าโอ้นี่เป็นการกระทำที่เท่ ฉันกำลังจะไปที่นี่
และคอลเลกชันศิลปวัตถุ
แต่ปัญหาคือมันคิดว่าเป็นการกระทำที่ดีที่สุดเพียงเพราะมันไม่ได้สำรวจคือการขึ้นไปบนจมูกของเขาหรือไปทางซ้ายคือสำรวจไปทางขวา แต่มันไม่ได้สำรวจลงไปจากสถานะที่เฉพาะเจาะจงที่มันอยู่ในและตอนนี้
ชนิดของความลำเอียงที่มีต่อการกระทำนี้และคิดว่าการกระทำที่ดีกำลังจะดำเนินการต่อไป
เขากำลังจะทำต่อไปจริง ๆ แล้วจะได้รับรางวัลที่ดีต่อไป
แต่จะเกิดอะไรขึ้นถ้าการกระทำนี้ดีกว่านี้ถ้าการกระทำนี้ดีกว่านี้มากถ้ารู้เกี่ยวกับการกระทำนี้จริง ๆ
แล้วจะเปลี่ยนเป็นการกระทำนี้ แต่เพราะมันติดอยู่ในระดับสูงสุดของท้องถิ่นนั่นคือการได้รับรางวัลที่ดี ที่จะเสริม
นี่จะเป็นการตอกย้ำตัวเองอย่างต่อเนื่องหรือความรุนแรงที่จะเสริมว่านี่เป็นการกระทำที่ดีที่จะดำเนินการต่อไป
แต่จริงๆแล้วความจริงก็คือมีการกระทำอื่น ๆ ที่ยังไม่พบหรือยังไม่ได้สำรวจ
นั่นคงจะดีกว่ามาก
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องการทำคือเราต้องการกำหนดนโยบายการเลือกจริงที่ช่วยให้ตัวแทนของเราไม่ติดอยู่ในท้องถิ่นสูงสุด
ใช่มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับคุณที่จะรู้ว่าการกระทำที่ดีนั้นเป็นส่วนที่เป็นการแสวงหาผลประโยชน์
เราจะไม่ใช้ประโยชน์จากสิ่งที่เราพบ
แต่ในขณะเดียวกันเรายังต้องการสำรวจเราไม่ต้องการหยุดการสำรวจเหมือนในชีวิตที่คุณไม่ต้องการหยุดเรียนรู้คุณหยุดเรียนรู้ที่คุณตาย
นั่นคือสิ่งที่เมื่อคุณไม่เติบโตคุณกำลังจะตายหรือมีบางอย่างที่คุณต้องการเรียนรู้ต่อไปและตัวแทนของคุณต้องการเรียนรู้ต่อไป
และนั่นคือที่มาของนโยบายการเลือกการกระทำ
เรามีสามคุณอยู่ที่นี่ดังนั้นอันแรกคือเอปไซลอนโลภมันง่ายมากที่ฟังดูค่อนข้างซับซ้อนในแง่ที่ว่ามันมีชื่อเจ๋ง
ๆ และมักจะเป็นชื่อศัลยกรรม
มันไม่จริง
ดังนั้นโดยทั่วไปสิ่งที่มันทำคือมันจะเลือกหนึ่งค่า Q ที่ดีที่สุดและ epsilon เช่น
Epsilon คุณอาจได้ยินสถานที่อื่นมันเหมือนกับนโยบายการเลือก
ดังนั้นในกรณีนี้เราใช้มันเพื่อลดค่า Al-Q ของเราโดยการขายเช่นเดียวกับค่า Q สูงสุดตลอดเวลายกเว้น
Epsilon เปอร์เซ็นต์ของเวลา
ตัวอย่างเช่นถ้าคุณตั้งค่า epsilon เป็น 10 เปอร์เซ็นต์คุณก็จะได้ 0 หรือ 1 มากกว่า 10
เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่การดำเนินการจะถูกเลือกแบบสุ่ม
ดังนั้น 90 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่คุณจะยังคงเลือกการกระทำที่ดีที่สุดตามค่าสูงสุด
แต่ 10 เปอร์เซ็นต์ของเวลานั้นจะเป็นการเลือกการกระทำแบบสุ่ม
การใส่เครื่องแบบมันจะเป็นการสุ่มอย่างเด็ดขาดหรือถ้าคุณบอกว่า epsilon เป็นศูนย์จุดห้าสำหรับ
0 05 นั่นหมายความว่า 95 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่เอเจนต์กำลังดำเนินการกับค่าสูงสุด
แต่ 5 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่มันยังคงเลือกและดำเนินการสุ่ม
ดังนั้นมันจะออกไปข้างนอกและสำรวจ
ดังนั้นเอปไซลอนจึงนุ่มนวลคล้ายกับวิธีการที่เรียกว่า FCL
โลภเพราะคุณเลือกการกระทำที่ดีอย่างโลภยกเว้นตอนเล็ก ๆ น้อย ๆ นั้น
บางครั้ง
ดังนั้นยิ่งกำไรต่อหุ้นต่ำลงพวกเขาจะยิ่งลด Lepp
Epsilon ยิ่งขึ้นคุณเลือกประเภทของการกระทำที่เป็นการกระทำที่เหมาะสมที่สุดและยิ่งคุณทิ้งโอกาสที่คุณจะออกไปสำรวจ Epsilon น้อยเพียงใด
โดยพื้นฐานแล้วคุณกำลังเลือกสุ่มคุณเลือกหนึ่งลบเอปไซลอนร้อยละของเวลา
ดังนั้นถ้าคุณ epsilons ชอบ 0 1 ถึง 10 เปอร์เซ็นต์จากนั้นเพียง 10 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่คุณดำเนินการ
และ 90 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่คุณเลือกการกระทำแบบสุ่ม
อัลกอริทึมกลับด้านง่ายมากและซอฟต์แม็กซ์เป็นเหมือนขั้นตอนต่อไปจากหรือเป็นรุ่นขั้นสูงกว่าที่ฉันจะพูดเกี่ยวกับ epsilon
ของอัลกอริทึมโลภ epsilon แม้ว่าพวกเขาทั้งสองมีข้อดี
เรากำลังจะใช้การเงินตนเองในการเขียนโค้ดของเราในสิ่งที่เป็นประโยชน์
นั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะพูดคุยในรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ soft max
ดังนั้นเรามาดู
ดังนั้นเราจะไปต่อในครั้งต่อไปของคุณหวังว่า
มันค่อนข้างชัดเจนเกี่ยวกับ Ebsen เห็นด้วยว่ามันเป็นอัลกอริธึมที่ค่อนข้างตรงไปตรงมา
เลือกอันนี้
ส่วนใหญ่เวลายกเว้นบางครั้งไปและสำรวจ
และตอนนี้เราก็เห็นด้วยว่าเหตุใดการสำรวจจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อที่เราจะได้ไม่ได้รับประโยชน์สูงสุดจากกระบวนการปรับให้เหมาะสมของเราดังนั้นตอนนี้เราจะพูดถึง Macs นุ่ม
ๆ อีกเล็กน้อย
มีแบบฝึกหัดเกี่ยวกับเครื่องหมายอ่อนในตอนท้ายของหลักสูตร
ฉันคิดว่ามันเป็นภาคผนวกที่สองที่เราพูดถึงแนวคิดของ Maxim เพราะคุณรีเฟรชเล็กน้อยที่นี่ดังนั้นเราจึงพูดถึงเครือข่ายประสาทและโดยวิธีที่เราทุกคนกำลังจะครอบคลุม
convolutional
เราไม่ได้ครอบคลุมเครือข่ายประสาทวิวัฒนาการในส่วนนี้
แน่นอนในส่วนนี้เรายังคงใช้เวกเตอร์อยู่
แต่ในส่วนถัดไปของหลักสูตรเมื่อเรากำลังสร้าง AI เพื่อเล่น
Doom เราจะใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อให้เป็นประโยชน์สำหรับคุณที่จะดูในเครือข่ายประสาทเชิงสัมพันธ์
ฟังก์ชั่นหรือคุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเล็กน้อยเกี่ยวกับ soft Max
หลังจากที่คุณใช้เครือข่ายประสาทเทียมและแน่นอนในภายหลัง
แต่นี่คือการทบทวนอย่างรวดเร็วดังนั้นที่นี่เรามีเครือข่ายประสาทเทียมของเราซึ่งตัดสินว่าเป็นสุนัขหรือแมว
ดังนั้นที่นี่เรามีกระบวนการลงคะแนนระหว่างเซลล์ประสาทเหล่านี้และอันนี้บอกว่ามันเป็นคุณสมบัติที่คุณรู้ว่าหูปุยคืออะไรประเภทของใบหน้าแหลมปลายแหลมและประเภทของคุณสมบัติเป็นประเภทของดวงตาด้วย ดวงตาดูคุณสมบัติเหล่านี้ทั้งหมดที่เป็นของสุนัข
ดังนั้นโอกาส 95 เปอร์เซ็นต์ที่เป็นสุนัขและโอกาส 5 เปอร์เซ็นต์ที่เป็นแมว
แต่คำถามก็คือเราเข้ามาใน Tauriel ได้อย่างไรว่าเราได้รับคุณค่าเหล่านี้มารวมกันได้อย่างไร
ไม่ว่า Convolutional ทุกเครือข่ายประสาททั้งหมดของเราคือเครือข่ายประสาทแบบ Convolutional บวกกับ Lares
ที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่สิ่งที่มันเลวร้ายอะไรก็ตามที่ค่าที่เราใช้กับฟังก์ชั่น soft max อยู่ที่นี่
นี่คือที่เราแนะนำสูตรสำหรับฟังก์ชั่นอ่อนต่อไป
มันเป็นสิ่งที่ดูเหมือน
แล้วเราได้ค่าเหล่านี้
และโดยทั่วไปนั่นเป็นการทบทวนอย่างรวดเร็ว
นี่คือสูตรสำหรับ soft max
มันเป็นสิ่งที่มันต้องใช้ แต่ก็มีหลายเอาต์พุตที่คุณไม่สำคัญ
มันจะพาพวกมันมาและมันจะทำให้พวกมันกลายเป็นค่าระหว่าง 0 ถึง
1 โดยไม่คำนึงว่าพวกมันใหญ่แค่ไหนสำหรับฉันคุณจะเห็นว่ามันมีผลรวมทั้งหมดที่ด้านล่าง
และค่าเหล่านี้ทั้งหมดจะเพิ่มขึ้นหนึ่งค่าเสมอ
และนั่นก็เป็นประโยชน์อย่างมากสำหรับเราเพราะเมื่อเราใช้ฟังก์ชั่น soft max
สิ่งที่เกิดขึ้นคือเราได้รับค่าเหล่านี้เราเลือกค่ามุมมองที่ดีที่สุด
แต่ในความเป็นจริงสิ่งที่เกิดขึ้นคือค่าเหล่านี้ที่เราได้มามีจำนวนจริง
นี่คือตัวเลขบางชนิด
พวกเขาไม่จำเป็นต้องรวมกันเป็นหนึ่งเดียวและไม่จำเป็นต้องอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1
เพียงแค่ตัวเลขบางส่วน
แต่เมื่อเราใช้ soft Max เราไม่เพียงแค่เลือกตัวเลขที่ดีที่สุดเราได้รับตัวเลขเช่นนั้นดังนั้นเราจึงได้ตัวเลขของเราอยู่ในช่วงระหว่าง
0 ถึง 1 และนั่นก็เป็นเช่นนั้นซึ่งเพิ่มขึ้นเป็น 1
แล้วเรารู้อะไรอีกบ้างที่รวมกันเป็นหนึ่ง
ความน่าจะเป็นที่ดีที่เรารู้ว่าความน่าจะเป็นต้องเพิ่มเป็น 1 เสมอนั่นคือสาเหตุที่เราสามารถพูดได้ที่นี่ว่าเรามีค่า
q แต่ที่นี่ทันทีเรามีความอ่อนนุ่มหรือมีความน่าจะเป็น
ดังนั้นเราสามารถพูดได้ว่าความเป็นไปได้ที่จะทำสิ่งที่ดีที่สุดคือ 90 เปอร์เซ็นต์
เลสเบี้ยนส่วนนี้ 5 เปอร์เซ็นต์ 2 เปอร์เซ็นต์ 3 เปอร์เซ็นต์เพราะเรารู้ว่าคุณค่าของคุณยิ่งสูงการกระทำก็ยิ่งมากขึ้นเท่านั้น
ดังนั้นถ้าเราบีบพวกเขาเป็น 0 ต่อ 1 แล้วความเป็นไปได้เหล่านี้ก็เป็นไปได้และเราสามารถจัดการกับพวกมันได้
ดังนั้นตอนนี้ก็คือตอนที่การกระทำถูกเลือกและนั่นคือวิธีที่เรามากับ Q2
แต่ถ้าคุณดูอย่างใกล้ชิดนี่จะไม่เข้มงวด 100 เปอร์เซ็นต์และนี่ไม่ใช่ Saroo 0 เปอร์เซ็นต์
นี่คือ 5 เปอร์เซ็นต์ถึง 3 เปอร์เซ็นต์
ดังนั้นวิธีที่เป็นธรรมชาติที่สุดในการใช้ soft Max
เพื่อรักษาการสำรวจในอัลกอริทึมคือการใช้ความน่าจะเป็นที่แน่นอนเหล่านี้เป็นความถี่ที่เราจะทำการกระทำนั้น
ดังนั้นความน่าจะเป็นเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงการกระจายตัวของการกระทำเหล่านี้ที่เราทำอยู่ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วแม็กซ์อ่อนทำให้มันง่ายมากสำหรับเราที่จะหาวิธีรวมการหาประโยชน์
ดังนั้นสิ่งที่ดีที่สุดการกระทำที่ดีที่สุดจะมีความน่าจะเป็นสูงเสมอเพราะมันมีค่า Q สูงสุดดังนั้นที่นี่เราจะใช้สิ่งเหล่านี้เป็นการกระจายตัวของเราหรือเราจะบอกว่าโอเคเรากำลังจะทำ Q2 90
เปอร์เซ็นต์ของเวลา แต่ 5
เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่เรายังคงได้รับไตรมาสที่ 1 และ 2 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่เราได้รับ
3 และ 3 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่เราจะได้รับ Q4
และความสวยงามที่นี่ก็คือเมื่อค่าเหล่านี้อัปเดตตามและเมื่อเอเจนต์ผ่านเครือข่ายมากขึ้นเรื่อย ๆ มันก็จะคุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมมากขึ้นและดังนั้นจึงมีการอัปเดตเหล่านี้ดังนั้นค่านี้อาจกลายเป็นเหมือนมันอาจยืนยันได้ว่า
ค่านี้น้อยกว่าจริงหรือสูงกว่านี้จริงดังนั้นความน่าจะเป็นเหล่านี้ก็จะเปลี่ยนไปเมื่อเอเจนต์ดำเนินการผ่าน
ดังนั้นแม้ว่าที่นี่เรามี Choo-Choo
ไม่มีใครจะพูดได้ว่าบางครั้ง 5 เปอร์เซ็นต์ของเวลาที่จะแม่นยำยิ่งขึ้นเราจะเลือก
Q1 เป็นการกระทำที่จะทำและบางครั้งหรือการกระทำที่จะดำเนินการอย่างใดอย่างหนึ่ง
บางครั้งจะมีการดำเนินการผ่านการกระทำที่สองร้อยละสามของเวลาและการกระทำที่จะมีการประมาณ 3 เปอร์เซ็นต์
ดังนั้นทุกการกระทำมีโอกาสที่จะเล่นในกระบวนการนี้ตราบใดที่เรามีการทำซ้ำมากพอตัวแทนจะต้องผ่านหลาย ๆ
ครั้งผ่านทางรัฐเหล่านี้ว่าพวกเขากำลังมา
และนั่นคือสิ่งที่นี่เป็นวิธีที่อัลกอริทึมการเรียนรู้แบบลึกชนิดใดที่คุณต้องการทำสิ่งนี้หลายครั้งเพื่อให้คุณเรียนรู้จากประสบการณ์
เราไม่เพียง แต่สุ่มอย่างเช่นอัลกอริธึมของ Epson
เท่านั้นและไม่เพียงแค่สุ่มเลือกการกระทำที่เราเลือกตามค่า soft max ซึ่งทำให้มันเหมือนมีเหตุผลบางอย่างอยู่เบื้องหลังไม่ใช่แค่เพียง
10 เปอร์เซ็นต์ของการสุ่ม เวลาที่เราเลือกการกระทำแบบสุ่ม
แต่มีตรรกะบางอย่างที่อยู่เบื้องหลังวิธีการที่เราทำและขึ้นอยู่กับค่าคีย์ที่เราได้สำรวจ
นั่นคือนโยบายการคัดเลือกการกระทำที่เราจะใช้ในหลักสูตรนี้
คุณยินดีที่จะตรวจสอบ Ebsen
โลภการกระทำส่วน Polsce ถ้าคุณชอบ แต่เราจะเป็นส่วนใหญ่จะใช้นโยบายส่วนการกระทำที่อ่อนนุ่มที่สุดและฉันได้อ่านที่น่าสนใจสำหรับคุณ
ดังนั้นสิ่งนี้จึงถูกเรียกว่าการสำรวจโลภ Epsilon แบบปรับตัวในการเรียนรู้การเสริมแรงโดยอาศัยความแตกต่างของคุณค่าเป็นบทความ 2010
และมันน่าสนใจเพราะ Mike Michel ฉันไม่แน่ใจว่าจะออกเสียง Michelle และ Miquel toxic ได้อย่างไรแนะนำ
Algren และ Epsilon โลภอัลกอริธึมชนิดต่าง ๆ และเรียกว่าอัลกอริทึม VDB VDB หรืออัลกอริทึม VDB
VPS ที่คุณสามารถดู
และเขาเปรียบเทียบจริง ๆ กับ
Ebsen โลภและ soft Max และมันเป็นอัลกอริทึมโลภซึ่งโดยทั่วไปแนวคิดหลักที่อยู่เบื้องหลังคือการปรับค่าของ epsilon ขึ้นอยู่กับสถานะที่ตัวแทนอยู่
ดังนั้นหากเอเจนต์มีความมั่นใจมากเกี่ยวกับสถานะในนั้นเอปไซลอนควรมีขนาดเล็กลงดังนั้นพวกเขาจึงควรสำรวจน้อยกว่าหากเอเจนต์ได้รับคำตอบของเอปสัน
ดังนั้นจึงเป็นบทความปี 2010
ฉันไม่แน่ใจว่าเป็นอย่างไรหากอัลกอริทึมที่เสนอใหม่นี้มีการใช้อย่างกว้างขวางหรือเป็นที่ยอมรับในชุมชนหรือว่าไทม์สเทียมมีวิธีการตามข้อเสนอแนะนี้
แต่อย่างไรก็ตามจะช่วยให้คุณเสริมความรู้เกี่ยวกับนโยบายการคัดเลือกการกระทำที่เรากล่าวถึง Epsom
Ingredion Naxal ที่อ่อนนุ่มช่วยให้คุณป่วยให้โอกาสคุณในการบังคับไซต์
Subha และดูว่าผู้คนคิดอย่างไรเมื่อพวกเขาต้องการปรับปรุงปัญญาประดิษฐ์
ดังนั้นหากคุณวางแผนที่จะสร้างอัลกอริธึมที่น่าสนใจอย่างแท้จริงซึ่งกำลังผลักดันปัญญาประดิษฐ์ของ
Elche และผลักซองจดหมายในพื้นที่นี้นี่อาจเป็นวิธีที่ดีสำหรับคุณที่จะเห็นทิศทางที่ผู้คนคิดในบางครั้งเมื่อพวกเขาพยายาม เพื่อปรับปรุงบรรทัดฐานของปัญญาประดิษฐ์หรือบรรทัดฐานที่มีอยู่ในปี 2010
ดังนั้นเราไปกันเลย
หวังว่าคุณจะสนุกกับการสอนวันนี้เกี่ยวกับนโยบายการเลือกการดำเนินการและเราได้เรียนรู้เกี่ยวกับเกลือเอปสันโลภโลภโลภและ
Macs ที่อ่อนนุ่ม
และในบันทึกนั้นฉันหวังว่าจะเห็นขั้นตอนต่อไปของคุณ
และจนกว่าจะสนุกกับ AI