Merhaba ve bu Python öğreticisine hoş geldiniz.
Pekâlâ, tekrar çalma hafıza sınıfımızda uygulanacak bir son işleve sahiptik.
Bu basit bir işlevi ve elbette rastgele örnekleri hafızamızdan almak için.
Bu nedenle bu işlev bu rasgele örnekleri döndürür.
Tamam, hadi içeri girelim.
Basit diyeceğiz.
İşte başlıyoruz.
Ve bu işlev iki argüman girdi olarak alır.
İlki her zamanki gibi kendi gelecekteki nesne hafıza sınıfını tekrarlamak ve ikinci argüman tahmin etmeye
çalışabilir misin.
Bazı örnekleri sabit büyüklükte alıyoruz ve bu nedenle örnekler için bir boyut seçmeliyiz ve daha kesin
bir şekilde toplu boyut olarak adlandırıyoruz.
İkinci argüman toplu iş boyutuna vermemiz gereken isim de bu.
Ve işte gidiyoruz.
İki argümanımız var ve şimdi basit fonksiyonu uygulayabiliriz.
Şimdi sadece sizi uyarmak isterim ki bu biraz teknik olacak, ancak açıklamak için elimden gelenin en iyisini yapacağım.
Böylece, samples değişkenini oluşturarak başlayacağız.
Bu, yalnızca belleğin örneklerini içerecek olan değişken.
Pekâlâ, basit, eşittir.
Peki şimdi nasıl bu numuneleri alacağız.
Her şeyden önce hatırlamak zorundayız çünkü örnekleri hafızamızdan alıyoruz.
Sonra örneklerin parti büyüklüğü Elon's alacağım çünkü muhtemelen toplu boyuta ihtiyacımız
olacak.
duyduğumuz hafızaya ihtiyacımız var ve bu örneklerin iyi bir formatını elde etmek için torche veya bison hileleriyle biraz ihtiyacımız var.
Bu yüzden yığın boyutuna ihtiyaç
Peki ben ne yapacağım kod satırı yazacağım ve sonra öğe tarafından bu öğeyi
açıklamak için gidiyorum.
Öyleyse hadi yapalım.
Zip işlevi ile başladım, çok yakında neler yaptığını açıklayacağım.
Ve bu işlevi içinde bir yıldız ekleyeceğim.
Ben de bunu genişleteceğim.
ve rasgele düşünce merkezinin rasgele tahmin ettiğiniz kadarıyla burada aldığımız rastgele kitaplıktır.
Star'ın
Bu nedenle, bu rastgele kitaplıkları ithal etmek zorunda kalmamızın başlıca nedeni bu, bazı rastgele
örnekleri alıyoruz.
Dolayısıyla bu rasgele kitaplıktan basit işlevi kullanacağız.
Yani bu bizim değişkenlerimiz ve bu bir işlev, bu yüzden bazı parantezler ekleyeceğim.
Ve şimdi görebileceğiniz gibi, örnek bir işlevdir ve ilk argümanın kendisini görebilmeniz için bazı
bağımsız değişkenler koymamız gerekir.
kendi kendine konuşma belleğimizle, bizim için tekrar oynattığımız belleğimizin gelecek nesne nesnesinin belleğine karşılık gelir.
Ve aslında kendi kendine konuşma,
Bu yüzden burada o hafızayı kendim ekleyeceğim ve ikinci argüman, Bechuana'nın boyutunu
hafızamızdan rasgele aldığını ve toplu boyutta bir isim verdiğini tahmin edebileceğiniz gibi.
Dolayısıyla ikinci argüman Bachche'nin berbat olacak.
Tamam.
Bu durumda kod satırı yazılmış ve ne yaptığını açıklayacağım.
Her şeyden önce bu rasgele nokta basit işlevi ile, bu boyutta sabit bir boyutu
olan bazı rastgele örnekleri bellekten alıyoruz.
Bu anlaşılabilir.
Ama sonra bu Zipp yıldızı işlevi ne yapar.
Peki bu konuda gizem yok.
Tıpkı yeniden şekillendirme işlevi gibi.
Yani, örneğin şunu ekleyeceğim, sadece onu kaldıracağımı açıklamak için biraz buraya geleceğim.
Örneğin şunu diyelim, örneğin aşağıdaki unsurların bir listesini bulduk.
İlk bir iki üç.
Ve sonra ikinci unsur.
Dört beş altı.
Bu yüzden üç elementten biri iki üç dört beş altı olmak üzere iki katlı bir liste var.
Öyleyse, üzerinde zip fonksiyonunu yıldızla uygularsam.
Peki ne olacağını Zip yıldız listesi yeni bir listeye eşit olacak, ancak farklı bir şekil
ve farklı şekil olacak, o zaman iki üç ve beş altı biri olacak.
Tamam.
Bu sadece yaptığı şey.
Sadece listenizi yeniden şekillendirir.
Tamam, şimdi Zipp yıldız listesinin ne yaptığını anladığına göre.
Şimdi neden bunu yapmamız gerektiğini açıklayalım.
Anladığınız gibi olayları hafızaya ekleyeceğiz ve olayların şekli var.
Önce devlet sonra eylem ve daha sonra ödül.
Fakat algoritmamız için bu biçimi istemiyoruz, aslında örneklerimizin aşağıdaki biçimde olmasını isteriz.
Bir format, devletler için bir örnek, eylemler için bir örnek ve ödül için bir örnek olmak üzere
üç örnekten oluşur.
Örneğin, bu üçten birinin devlet tek bir eylem olduğunu söyleyelim.
Bizden bir tane istiyoruz ve daha sonra devlete iki şey harekete geçelim ve istiyoruz ki biz, devlet bir ve devlet
için her biri için bir parti var.
Birincisi, eylem iki ve üçüncüyüz, bir olduğumuz için ikiydik.
Bu beklenilecek olan format şu an için bu toplu işlemleri korkunç etkiye
doğru bir turta saracağız, çünkü hatırlayacağımız şey hem bir tensör hem de bir degrade içeren
bir değişken.
Ve bir gerginlik ve degradeyi içeren korkunç bir yapı içerisinde yoğunlaşmaya
göre ayırt edebilmek için bir tensör ile ayırt edebilmek için.
İşte Pi meşalesi de böyle işliyor.
Yani devletin eylemleri ve ödülleri için bir parti hazırladığımızı özetleyelim ve bu fiğlerin her
birini ayrı ayrı bir baytın içine koyacağız. Bu Horrible'in her biri bir gradyan
alacak ve sonunda farklılaşabileceğiz bunların her biri.
Pekâlâ, bu Zipp fonksiyonunun amacı budur.
O halde bu yorumu kaldırayım.
Ve şimdi bunu yapmak zorunda olduğumuz tek şey örnekleri geri getirmek.
tarafından uygulanabilir hale getirmek isteyen basit bir nedenden dolayı doğrudan örnekleri veremiyoruz.
Dolayısıyla, açıkladığım gibi, örnekleri bir torche
Bunu örneklerin her biri için yapmak için harita işlevini kullanacağız ve bu
harita işlevi, örneklerden bir tensör ve bir degrade içeren işkence değişkenlerine eşleme yapacaktır.
Gördüğünüz gibi, bu harita işlevi birkaç argüman alır.
İlk argüman bir işlevdir ve bu işlev, örnekleri bazı torche değişkenlerine
dönüştüren bir işlev olacaktır.
Ve ikinci argüman da bu işlevi uygulamak istediğimiz şeydir.
Bu, bu işlevin argümanları olacak ve bu nedenle ne olacak.
Elbette örnek olacak bu.
Yani burada ikinci argüman sembol olacak.
Fakat sonra uygulamak istediğimiz işlevi tanımlayalım.
Her sembol.
Dolayısıyla burada bir işlev tanımlamak için lambda çağrısı yapan işleve bir isim vermeliyiz.
Bu sadece bir isim ve Lenda'ya X'i veriyor ve bu da bu işlevin değişkeni olacak.
Bu sadece bir isim ve değişkene veriyor ve sonra.
bir meşale değişkenine dönüştürecek bir şey olmalı ve bunu yapmalıyız.
Ve işte, bu lambda işlevinin geri dönmesini ve bunun ne olacağını görmek
için işlevin ifadesini veriyoruz, örneklerimizi
Daha önce bazı öğreticilerde bahsettik.
Onlara göre Voivode fonksiyonumuz var.
Ses işlevini yerine getireceğiz, bu dönüştürmeyi bir meşale dansçısından sensöre ve en büyük içeriğe
sahip bir değişkene yapacağız.
Burada ekleyeceğim ilk şey, içinde X değişkenini değiştireceğim,
çünkü X, örneklere uygulanacak simples olanları olacak.
Fakat o zaman, uygulamanıza ihtiyaç duyduğumuz en son teknik şey, örnekte yer
alan her toplu iş için, örneğin eylemlerin toplu halini ve diğer eylemleri
saygı ile birleştirmek zorunda olduğumuz gerçeğidir Devletlere tekabül eden ilk kez motora dönüştürdü.
Ve neden bu birleştirmeyi yapmak zorundayız.
Sadece her şeyin iyi hizalanması için.
Bu, eylemi belirtmek için her satırda ve ödül aynı zamana karşılık gelmektedir. Sonuç olarak, partilerin hepsini iyi hizalanmış bir liste alıyoruz ve her toplu iş Voivod'a karşı bir turta.
Peki bu birleşimi nasıl yapabiliriz.
İyi, meşale kitaplığındaki kedi işlevini kullanmamız gerekiyor.
Bu yüzden, X'e uygulandığında eklemek için eklediğimiz
meşale ekleyeceğiz, ancak daha sonra bu işleve, bu birleştirme işlemini yapmak istediğimiz boyuta göre belirtmeliyiz.
Ve daha önce bahsettiğim gibi, dizin çağına sahip ilk motor.
Ve işte bu fonksiyonun hazır olmasını sağlıyoruz, bu fonksiyon,
örnekleri ilk kez motora göre birleştirerek alacak ve sonra sensörleri hem bir tensör
hem de bir degrade içeren bazı torche değişkenlerine dönüştürüyor ve böylece
daha sonra Veri ağırlığına sahip olmak için ayırt edebileceğimiz anlamda castigate'e başvurun.
Pekâlâ, bu işlevi hazırdır.
Ve işte, harita işlevinin ikinci argümanı.
Bu işlevi uygulamak istediğimize ve tüm örneklerimiz üzerinde belirtmek zorundayız.
Oraya gidiyoruz.
Bu lambda
fonksiyonunu tüm örneklere uygulayacağız, böylece her bir maçın bir PI meşale olduğu canlı bir liste elde edeceğiz.
Pekâlâ, bu oldukça teknikti, ancak şimdi en azından her şey iyi işliyor.
Bu tekniği kullanmak istiyoruz.
İstediğin gibi.
Daha sonra burada kullanıyoruz, burada teknik ayrıntıları derin bir şekilde anlamak istemiyorsanız,
bu üç kod satırını meşale ile yapay bir zeka yapmak istiyorsanız hafızanıza basitçe kopyalayabilirsiniz.
Ancak şimdi iyi bir haber şu ki, tekrar oynatmanın
yapıldığı bu oynatma bellek sınıfıyla işimiz bitti ve tüm güvenlik modu olacak bir sonraki ve son sınıfa geçebiliriz.
Dolayısıyla bu modelde, elbette, tekrar oynatacak olan
ağımız ve daha sonra güvenlik algoritmasının geri kalanı olacak.
Bu yüzden daha büyük bir sınıf olacak.
neler olduğunu daha iyi anlayabilmenizdir.
Yaklaşık 10 işlev yapacağız, ancak bu sadece adım adım ilerleyerek
Bu yüzden güvenlik modelini uygulamak için sabırsızlanıyorum.
Ve o zamana kadar ben.