Hola y bienvenidos a este tutorial de Python.
Está bien, tenemos una última función para implementar en nuestra clase de memoria de repetición.
Esa es la función simple y eso es, por supuesto, obtener algunas muestras aleatorias de nuestra memoria.
Y por lo tanto, esta función devolverá estas muestras aleatorias.
Está bien, así que vamos a ello.
Vamos a llamarlo simple.
Aquí vamos.
Y esta función toma dos argumentos como entrada.
El primero como siempre es nuestro objeto futuro para reproducir la clase de memoria y el segundo argumento es si
puedes intentar adivinar.
Bueno, estamos tomando algunas muestras de tamaño fijo y, por lo tanto, tenemos que elegir un tamaño para las muestras y, más
precisamente, lo llamamos un tamaño de lote.
Así que ese es el nombre que le vamos a dar a nuestro segundo argumento de tamaño de lote.
Y ahí vamos.
Tenemos nuestros dos argumentos y ahora podemos implementar la función simple.
Así que ahora solo quiero advertirles que esto será un poco técnico, pero haré todo lo posible por explicarlo.
Así que vamos a comenzar creando la variable de ejemplos.
Esta es solo la variable que contendrá las muestras de la memoria.
Muy bien, tan simple es igual.
Y ahora, ¿cómo vamos a obtener estas muestras?
Bueno, antes que nada debemos tomar nuestra memoria porque estamos obteniendo las muestras de nuestra memoria.
Entonces probablemente necesitemos el tamaño del lote porque las muestras van a contener el tamaño del lote
de Elon.
tamaño de lote y luego necesitamos algunos trucos de torche o bison para obtener un buen formato de estas muestras.
Entonces necesitamos memoria, necesitamos un
Entonces, ¿qué voy a hacer? Voy a escribir la línea de código y luego voy a explicar
ese elemento por elemento.
Hagamoslo.
Estoy empezando por tomar una función zip. Voy a explicar muy pronto qué hace.
Y dentro de esta función voy a agregar una estrella.
Voy a expandir eso también.
y la Central de pensamiento aleatorio tan aleatoria como habrás adivinado es la biblioteca aleatoria que importamos aquí.
La Estrella
Esa es la razón principal por la que tuvimos que importar estas bibliotecas aleatorias porque estamos tomando
algunas muestras aleatorias.
Entonces desde esta biblioteca aleatoria vamos a usar la función simple.
Entonces estas son nuestras variables y esta es una función, así que voy a agregar algunos paréntesis.
Y ahora, como puede ver, la muestra es una función y tenemos que poner algunos argumentos para que pueda
ver el primer argumento en sí.
esto corresponde a la memoria autodidacta, la memoria de nuestro objeto de instancia futuro de nuestra memoria de repetición para nosotros.
Y en realidad hablando de uno mismo,
Así que voy a agregar aquí ese recuerdo y luego el segundo argumento es como habrás adivinado el tamaño
del Bechuana tomado aleatoriamente de nuestra memoria y que le dimos un nombre que es el tamaño del lote.
Entonces, el segundo argumento va a ser Bachche apesta.
Todo bien.
Entonces, la línea de código se escribe y voy a explicar lo que hace.
Entonces, en primer lugar, con esta función aleatoria de puntos simples, estamos tomando algunas muestras aleatorias de la memoria
que tenía un tamaño fijo de ese tamaño.
Entonces eso es comprensible.
Pero entonces, ¿qué hace esta función de estrella Zipp?
Bueno, no hay misterio al respecto.
Es como la función de remodelación.
Entonces, por ejemplo, voy a agregar un poco, ven aquí solo para explicar que voy a eliminarlo.
Entonces, digamos que, por ejemplo, tenemos una lista de los siguientes elementos, por ejemplo.
Primero uno dos tres.
Y luego el segundo elemento.
Cuatro cinco SEIS.
Entonces tenemos una lista de dos dobles de tres elementos uno dos tres cuatro cinco seis.
Bueno, entonces si aplico la función zip con la estrella.
Bueno, ¿qué se convertiría en una lista de estrellas Zip tan va a ser igual a una nueva lista, pero de
una forma diferente y una forma diferente va a ser uno para luego dos tres y luego cinco seis.
Todo bien.
Entonces eso es exactamente lo que hace.
Simplemente da nueva forma a tu lista.
OK, ahora que entiendes lo que hace esta lista de estrellas de Zipp.
Bueno, ahora vamos a explicar por qué teníamos que hacerlo.
Entonces, como usted entendió, vamos a agregar los eventos a la memoria y los eventos tienen la forma.
Primero el estado, luego la acción y luego la recompensa.
Pero para nuestro algoritmo no deseamos este formato, realmente queremos que nuestras muestras tengan el siguiente formato.
Un formato se compone de tres muestras, una muestra para los estados, una muestra para las acciones y una muestra
para la recompensa.
Entonces, por ejemplo, digamos que este uno a tres es estado uno acción uno.
Queremos uno y luego declarar a la acción dos y estábamos bien. Lo que queremos es un lote para cada lote para
el estado uno y el estado dos.
Uno es un partido para la acción uno en la acción dos y un tercero que para nosotros éramos uno y éramos dos.
Ese es el formato que se espera a continuación, porque luego envolveremos estos lotes
en un pastel hacia un impacto horrible que recordaremos es una variable que contiene un tensor y
un degradado.
Y eso para poder diferenciar con respecto a un tensor para poder diferenciar con respecto a
intenser dentro de la estructura de un tensor que contiene horrible y un gradiente.
De nuevo, así es como funciona la linterna Pi.
Entonces, para resumir, creamos un lote para cada acción y recompensa del estado y luego vamos a
colocar cada una de estas arvejas por separado en algunos bytes, que Horrible obtendrá un gradiente
para que eventualmente podamos diferenciar cada uno de ellos.
De acuerdo, ese es el propósito de la función Zipp.
Así que déjame eliminar este comentario.
Y ahora lo único que tenemos que hacer es devolver las muestras.
las muestras directamente por la sencilla razón de que queremos poner las muestras en una torche viable.
Entonces, como acabo de explicar, no podemos devolver
Entonces, para hacer esto para cada una de las muestras vamos a usar la función de mapa y esta
función de mapa hará la asignación de las muestras a las variables de tortura que contendrán un tensor y un gradiente.
Entonces, como puede ver, esta función de mapa toma varios argumentos.
El primer argumento es una función y esta función va a ser la función que convertirá
las muestras en algunas variables de Torche.
Y el segundo argumento es en lo que queremos aplicar esta función.
Entonces esos serán los argumentos de esta función y, por lo tanto, qué va a ser.
Por supuesto, serán las muestras.
Entonces, el segundo argumento aquí serán los símbolos.
Pero luego definamos la función en la que queremos aplicar.
Cada uno de los símbolos.
Entonces, para definir una función aquí necesitamos primero dar un nombre a la función que llamará lambda.
Es solo un nombre y le da a Lenda, luego X, que será la variable de esta función.
Entonces eso es solo un nombre y dar para la variable y luego.
que es algo que convertirá nuestras muestras en una variable de antorcha y para hacer esto.
Y aquí le damos la expresión de la función que es lo que queremos que devuelva esta función lambda y
vemos qué va a ser y se supone
Ya lo mencionamos en algunos tutoriales previos.
Bueno, tenemos la función Voivode para ellos.
La Voz funcionará y haremos la conversión de un bailarín de antorcha a una variable que contendrá el
sensor y el más grande.
Entonces, lo primero que voy a agregar aquí es una variable variable dentro de la cual voy a
convertir X porque X será el más simple que se aplicará a las muestras.
Pero eso es todo, hay una última cosa técnica que tenemos que implementar es el hecho de que
para cada lote que está contenido en la muestra, por ejemplo, el lote de acciones a 1
8 2 3 y las otras acciones tenemos que concatenarlo con respeto al primer motor que corresponde a los Estados.
Y por qué tenemos que hacer esta concatenación.
Es solo para que todo esté bien alineado.
Eso es que en cada fila para indicar la acción y la recompensa corresponde al mismo tiempo t. De modo que eventualmente obtenemos una lista de lotes bien alineados y cada lote es un pastel hacia Voivod.
Entonces, ¿cómo podemos hacer esta concatenación?
Bueno, necesitamos usar la función cat de la biblioteca de antorchas.
Así que vamos a agregar aquí la antorcha a la que
agregamos que se aplica a X pero luego en esta función necesitamos especificar la dimensión con respecto a la cual queremos hacer esa concatenación.
Y como acabo de mencionar, este es el primer motor que tiene índice de era.
Y aquí vamos tenemos nuestra función preparada esta función Lunda que tomará
las muestras para concatenarlas con respecto al primer motor de tiempo y luego eventualmente convertiremos los sensores
en algunas variables de torche que contienen un tensor y un gradiente para que luego
cuando aplicar para castigar en el sentido de que podremos diferenciar para tener pesos de datos.
Está bien así que esta función está lista.
Y luego aquí está el segundo argumento de la función de mapa.
Necesitamos especificar en qué queremos aplicar esta función y eso está en todas nuestras muestras.
Aquí vamos.
Aplicaremos esta función
lambda en todas las muestras para que eventualmente obtengamos una lista de coincidencias donde cada fósforo sea una antorcha PI viable.
Está bien, así que fue bastante técnico, pero ahora al menos todo funcionará bien.
Queremos usar esta técnica.
una antorcha como quieras
Luego solo lo usamos aquí, así que si no quieres entender profundamente los detalles técnicos aquí, está
bien, puedes copiar estas tres líneas de código para simplificar tu memoria si quieres hacer una inteligencia artificial con
Pero ahora la buena noticia es que hemos terminado con esta experiencia de
clase de memoria de repetición. Ahora se implementa la reproducción y podemos pasar a la clase siguiente y final, que será el modo de seguridad completo.
Entonces en este modelo tendremos, por supuesto, nuestra red
que experimentará la repetición y luego todo el resto del algoritmo de seguridad.
Entonces va a ser una clase mucho más grande.
para que pueda comprender mejor lo que está sucediendo.
Vamos a hacer unas 10 funciones, pero eso es solo porque lo estamos haciendo paso a paso
Entonces no puedo esperar para implementar nuestro modelo de seguridad.
Y hasta entonces yo