Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Baiklah kita memiliki satu fungsi terakhir untuk diimplementasikan di kelas memori ulangan kami.
Itu fungsi sederhana dan itu tentu saja untuk mendapatkan beberapa sampel acak dari ingatan kita.
Dan karena itu fungsi ini akan mengembalikan sampel acak ini.
Baiklah jadi mari kita ke dalamnya.
Kita akan menyebutnya sederhana.
Kita mulai.
Dan fungsi ini membutuhkan dua argumen sebagai input.
Yang pertama seperti biasa objek masa depan kita untuk memutar ulang kelas memori dan argumen kedua adalah dapat Anda
coba tebak.
Kami mengambil beberapa sampel dengan ukuran tetap dan oleh karena itu kami perlu memilih ukuran untuk sampel dan
lebih tepatnya kami menyebutnya ukuran batch.
Jadi itulah nama yang akan kami berikan untuk ukuran batch argumen kedua kami.
Dan kita mulai.
Kami memiliki dua argumen kami dan sekarang kami dapat menerapkan fungsi sederhana.
Jadi sekarang saya hanya ingin memperingatkan Anda ini akan mendapatkan sedikit teknis tetapi saya akan mencoba yang terbaik untuk menjelaskan.
Jadi kita akan mulai dengan membuat variabel sampel.
Ini hanya variabel yang akan berisi sampel memori.
Baiklah begitu sederhana itu sama.
Dan sekarang bagaimana kita akan mendapatkan sampel ini.
Yah pertama-tama kita harus mengambil ingatan kita karena kita mendapatkan sampel dari ingatan kita.
Maka kita mungkin perlu ukuran batch karena sampel akan mendapatkan ukuran batch yang terkandung
Elon.
Jadi kita perlu memori kita perlu ukuran batch dan kemudian kita perlu beberapa trik torche atau bison untuk mendapatkan
format sampel yang baik.
Jadi apa yang akan saya lakukan saya akan menulis baris kode dan kemudian saya akan menjelaskan
elemen demi elemen.
Jadi ayo kita lakukan.
Saya mulai dengan mengambil fungsi zip. Saya akan segera menjelaskan apa fungsinya.
Dan di dalam fungsi ini saya akan menambahkan bintang.
Saya akan memperluas itu juga.
Bintang dan pusat pemikiran acak begitu acak seperti yang Anda duga adalah perpustakaan acak yang kami impor di
sini.
Jadi itulah alasan utama mengapa kami harus mengimpor perpustakaan acak ini karena kami mengambil beberapa
sampel acak.
Jadi dari pustaka acak ini kita akan menggunakan fungsi sederhana.
Jadi ini adalah variabel kami dan ini adalah fungsi jadi saya akan menambahkan beberapa tanda kurung.
Dan sekarang seperti yang Anda lihat sampel adalah fungsi dan kami harus meletakkan beberapa argumen sehingga Anda dapat
melihat argumen pertama itu sendiri.
Dan sebenarnya berbicara tentang diri ini berhubungan dengan memori self-talk, memori objek contoh masa depan kita
dari memori replay kita.
Jadi saya akan menambahkan di sini sendiri memori itu dan kemudian argumen kedua adalah karena Anda mungkin sudah
menebak ukuran Bechuana secara acak dari ingatan kita dan bahwa kita memberinya nama yang ukuran batch.
Jadi argumen kedua akan menjadi Bachche menyebalkan.
Baiklah.
Jadi baris kode diketik dan saya akan menjelaskan apa fungsinya.
Jadi pertama-tama dengan fungsi acak titik sederhana ini kami mengambil beberapa sampel acak dari memori
yang memiliki ukuran tetap sebesar itu.
Jadi itu bisa dimengerti.
Tapi lalu apa fungsi bintang Zipp ini.
Yah tidak ada misteri tentang itu.
Ini seperti fungsi membentuk kembali.
Jadi misalnya saya akan menambahkan sedikit ke sini hanya untuk menjelaskan bahwa saya akan menghapusnya.
Jadi katakanlah misalnya kita memiliki daftar elemen berikut misalnya.
Pertama satu dua tiga.
Dan kemudian elemen kedua.
Empat lima enam.
Jadi kami memiliki daftar dua ganda dari tiga elemen satu dua tiga empat lima enam.
Kalau begitu saya menerapkan fungsi zip dengan bintang di atasnya.
Nah apa yang akan jadi daftar bintang Zip akan sama dengan daftar baru tetapi dari bentuk yang berbeda
dan bentuk yang berbeda akan menjadi satu untuk kemudian dua tiga dan kemudian lima enam.
Baiklah.
Jadi begitulah fungsinya.
Itu hanya membentuk kembali daftar Anda.
OK jadi sekarang Anda mengerti apa yang dilakukan daftar bintang Zipp ini.
Baiklah sekarang mari kita jelaskan mengapa kita harus melakukannya.
Jadi seperti yang Anda pahami, kami akan menambahkan acara ke memori dan acara memiliki formulir.
Pertama, negara, lalu aksi, lalu ganjaran.
Tetapi untuk algoritma kami, kami tidak ingin format ini, kami sebenarnya ingin sampel kami memiliki format berikut.
Format terdiri dari tiga sampel satu sampel untuk negara bagian satu sampel untuk tindakan dan satu sampel
untuk hadiah.
Jadi misalnya katakanlah ini 1-3 adalah negara satu tindakan satu.
Kami ingin satu dan kemudian menyatakan untuk bertindak dua dan kami dengan baik apa yang kami inginkan adalah satu batch untuk masing-masing satu
batch untuk negara satu dan menyatakan dua.
Satu adalah pertandingan untuk aksi satu dalam aksi dua dan sepertiga untuk kami adalah satu dan kami berdua.
Itu hanya format yang akan diharapkan selanjutnya karena kita akan membungkus batch ini
menjadi pie menuju dampak mengerikan yang jauh kita akan ingat adalah variabel yang berisi tensor dan
gradien
Dan itu agar dapat membedakan sehubungan dengan tensor untuk dapat membedakan
sehubungan dengan intensor dalam struktur tensor dan gradien yang mengerikan.
Lagi-lagi itulah cara kerja obor Pi.
Jadi untuk meringkas kita membuat satu batch untuk setiap tindakan negara dan penghargaan dan kemudian kita akan
menempatkan masing-masing vetches secara terpisah menjadi beberapa byte yang Horrible's yang masing-masing akan mendapatkan gradien sehingga
akhirnya kita akan dapat membedakan masing-masing dari mereka.
Baiklah jadi itulah tujuan dari fungsi Zipp.
Jadi izinkan saya hapus saja komentar ini.
Dan sekarang satu-satunya hal yang harus kita lakukan adalah mengembalikan sampel.
Jadi seperti yang saya jelaskan kami tidak dapat mengembalikan sampel secara langsung karena alasan sederhana bahwa kami ingin
menempatkan sampel ke dalam by torche viable.
Jadi untuk melakukan ini untuk masing-masing sampel kita akan menggunakan fungsi peta dan fungsi
peta ini akan melakukan pemetaan dari sampel ke variabel penyiksaan yang akan mengandung tensor dan gradien.
Jadi seperti yang Anda lihat, fungsi peta ini membutuhkan beberapa argumen.
Argumen pertama adalah fungsi dan fungsi ini akan menjadi fungsi yang akan mengkonversi
sampel menjadi beberapa variabel torche.
Dan argumen kedua adalah ke mana kita ingin menerapkan fungsi ini.
Sehingga akan menjadi argumen dari fungsi ini dan karena itu akan menjadi apa.
Itu tentu saja akan menjadi sampel.
Jadi argumen kedua di sini adalah simbol.
Tapi mari kita mendefinisikan fungsi yang ingin kita terapkan.
Masing-masing simbol.
Jadi untuk mendefinisikan suatu fungsi di sini kita harus terlebih dahulu memberi nama pada fungsi yang akan memanggil lambda.
Itu hanya nama dan memberikan Lenda maka X yang akan menjadi variabel dari fungsi ini.
Jadi itu hanya nama dan pemberian untuk variabel dan kemudian.
Dan di sini kita memberikan ekspresi fungsi yang kita inginkan fungsi lambda ini kembali
dan melihat apa yang akan baik itu seharusnya menjadi sesuatu yang akan mengkonversi sampel kita menjadi variabel
obor dan untuk melakukan ini.
Kami sudah menyebutkannya di beberapa tutorial sebelumnya.
Kami memiliki fungsi Voivode untuk mereka.
Suara akan berfungsi, kami akan melakukan konversi dari penari obor ke variabel yang akan mengandung
sensor dan yang terbesar.
Jadi hal pertama yang akan saya tambahkan di sini adalah variabel variabel di dalamnya saya akan mengonversi
X karena X akan menjadi yang sederhana yang akan diterapkan ke sampel.
Tapi kemudian itu semua ada satu hal teknis terakhir yang perlu kita terapkan adalah kenyataan bahwa
untuk setiap batch yang terkandung dalam sampel misalnya batch tindakan 1 8 2 3
dan tindakan lain kita harus menggabungkannya dengan hormat ke mesin waktu pertama yang sesuai dengan Amerika Serikat.
Dan mengapa kita harus membuat rangkaian ini.
Itu hanya agar semuanya selaras.
Itu adalah bahwa di setiap baris untuk menyatakan tindakan dan hadiah sesuai dengan waktu yang sama ..
Sehingga pada akhirnya kami mendapatkan daftar semua batch-disejajarkan dengan baik dan setiap batch adalah pie menuju Voivod.
Jadi bagaimana kita bisa membuat rangkaian ini.
Kita harus menggunakan fungsi kucing dari pustaka obor.
Jadi kita akan menambahkan di sini obor yang kita tambahkan yang diterapkan ke X tetapi kemudian dalam fungsi
ini kita perlu menentukan dimensi sehubungan dengan yang ingin kita buat rangkaian itu.
Dan seperti yang saya sebutkan ini adalah mesin pertama kali yang memiliki era indeks.
Dan di sini kita pergi kita memiliki fungsi kita siap Lunda ini yang berfungsi akan mengambil
sampel menggabungkannya sehubungan dengan mesin waktu pertama dan kemudian akhirnya kita mengkonversi sensor menjadi
beberapa variabel torche yang berisi tensor dan gradien sehingga nanti ketika kita berlaku untuk castigate
dalam arti kita akan dapat membedakan untuk memiliki bobot data.
Baiklah jadi fungsi ini sudah siap.
Dan inilah argumen kedua dari fungsi peta.
Kita perlu menentukan ke apa kita ingin menerapkan fungsi ini dan itu ada di semua sampel kami.
Itu dia.
Kami akan menerapkan fungsi lambda ini pada semua sampel sehingga pada akhirnya kami mendapatkan daftar kecocokan di mana
setiap kecocokan adalah obor PI yang layak.
Baiklah jadi itu cukup teknis tetapi sekarang setidaknya semuanya akan bekerja dengan baik.
Kami ingin menggunakan teknik ini.
Setelah itu kami hanya menggunakannya di sini jadi jika Anda tidak ingin memiliki pemahaman yang mendalam tentang
detail teknis di sini, tidak apa-apa, Anda cukup menyalin tiga baris kode ini untuk menyederhanakan memori Anda jika Anda ingin
membuat kecerdasan buatan dengan menggunakan obor. seperti yang kamu inginkan.
Tapi sekarang kabar baiknya adalah kita sudah selesai dengan pengalaman kelas memori replay replay sekarang diimplementasikan dan kita
bisa beralih ke kelas berikutnya dan terakhir yang akan menjadi mode keamanan keseluruhan.
Jadi dalam model ini kita tentu saja memiliki jaringan kami yang akan mengalami replay dan kemudian
semua algoritma keamanan lainnya.
Jadi ini akan menjadi kelas yang jauh lebih besar.
Kami akan membuat sekitar 10 fungsi tapi itu hanya karena kami melakukan langkah demi langkah sehingga Anda
dapat lebih memahami apa yang terjadi.
Jadi saya tidak sabar untuk menerapkan model keamanan kami.
Dan sampai saat itu aku.