สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การสอน Python นี้ใน Statoil
เราจะทำให้ขั้นตอนแรกในการใช้แบบจำลองทฤษฎีเชิงลึก
ดังนั้นโดยพื้นฐานแล้วเรากำลังจะใช้กระบวนการทั้งหมดของอัลกอริธึมการแพร่
ดังนั้นเราจะใช้สิ่งที่เราสร้างมาก่อน
นั่นคือสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมที่จะเล่นซ้ำหน่วยความจำเพื่อรวมสิ่งนี้เข้ากับกระบวนการเรียนรู้แบบถอนพิษทั้งหมด
และอัลกอริทึมการเรียนรู้ทั้งหมดนี้จะเข้ากับชั้นเรียนเดียว
นั่นคือสิ่งสุดท้ายที่เรากำลังทำเพื่อใช้ปัญญาประดิษฐ์
และคลาสนี้ก็จะมีฟังก์ชั่นที่แตกต่างกัน
ดังนั้นเราจะมีฟังก์ชั่นในนั้นซึ่งจะสร้างและเริ่มต้นตัวแปรทั้งหมดที่แนบมากับวัตถุทางอ้อมในอนาคตของเราซึ่งจะเป็นตัวแทนของรูปแบบตัวเองและพวกเขาจะมีฟังก์ชั่นอื่น ๆ
หนึ่งในนั้นคือการเลือกการกระทำที่ถูกต้องในแต่ละครั้ง
นอกจากนี้เรายังจะมีฟังก์ชั่นการอัพเดทฟังก์ชั่นหลักเพื่อรับแกนนี้และมีความคิดว่าการเรียนรู้จะเป็นอย่างไรถ้ามันเป็นไปด้วยดี
หากการสำรวจดำเนินไปได้ด้วยดีและหากสามารถดำเนินต่อไปสู่การเอารัดเอาเปรียบจากนั้นเราจะมีฟังก์ชั่นที่ปลอดภัยในการบันทึกในวันพรุ่งนี้นั่นก็เพื่อช่วยสมองของรถ
ดังนั้นเราจึงมีฟังก์ชั่นให้ทำสองสามอย่าง
เราจะทำฟังก์ชันเดียวสำหรับแต่ละคนที่ทำงานหนัก
และวันนี้เราจะเริ่มต้นด้วยฟังก์ชั่นสุดท้ายตามปกติเมื่อเราทำการเรียน
แต่ก่อนอื่นอย่าลืมแนะนำคลาสดังนั้นเราจะเรียกมันว่าดี
ถามสำหรับเครือข่ายของคุณแล้ววงเล็บบางอันก็เรียกเข้า
จากนั้นเราไปกับฟังก์ชั่นแรกของเรา
งั้นลองทำ def นี่ก่อนแล้วค่อยขีดเส้นใต้สองขีด
ตามที่คุณเข้าใจในฟังก์ชันนี้เราจะแนะนำตัวแปรที่แนบกับวัตถุ
ดังนั้นเราจะมีคู่ของบรรทัดเริ่มต้นด้วยตนเองและโดยทั่วไปเราจะสร้างและเริ่มต้นตัวแปรทั้งหมดที่จำเป็นในการใช้เครือข่าย D2
ตัวอย่างเช่นเราจะสร้างวัตถุหรือเครือข่ายเพราะแน่นอนว่าเราต้องการโครงข่ายประสาทเทียมที่ลึกล้ำของเรา
เราจะสร้างตัวแปรอีกตัวสำหรับหน่วยความจำ
ดังนั้นเราจะมีหน่วยความจำที่แตกต่างกันในตัวเอง แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมดที่เราจะต้องสร้างเช่นกัน
ตัวแปรบางอย่างสำหรับวันสุดท้าย
การกระทำสุดท้ายและคำสุดท้าย
แน่นอนว่าคุณรู้ตัวแปรที่คุณเห็นในอัลกอริธึมการกระจาย
แล้วมีอะไรอีก
นอกจากนี้เรายังต้องการเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณรู้จักเพื่อใช้งานสโตแกติกกริดในแง่ของน้ำหนักข้อมูลตามจำนวนที่พวกเขาจะมีส่วนร่วมกับข้อผิดพลาด
เมื่อ AI ทำผิดและจากนั้นฉันคิดว่านั่นเป็นตัวแปรที่เราต้องสร้างและเริ่มต้น
แต่ในฟังก์ชั่นเริ่มต้นนี้เราจะใส่ข้อโต้แย้งสองสามข้อเป็นตัวตนปกติซึ่งเป็นข้อโต้แย้งที่อ้างถึงวัตถุ
จากนั้นเมื่อคุณรู้ว่าเรากำลังจะสร้างวัตถุของคลาสเครือข่าย
เนื่องจากคลาสเครือข่ายใช้เป็นอาร์กิวเมนต์ในขนาดอินพุตของฟังก์ชัน init และการดำเนินการนั่นก็เหมือนกันที่นี่
เมื่อสร้างวัตถุของคลาสเครือข่ายเราจะต้องเลือกอาร์กิวเมนต์ขนาดอินพุตและอาร์กิวเมนต์จริง
ดังนั้นเราสามารถคัดลอกพวกเขาที่นี่และที่เราไป
ดังนั้นข้อโต้แย้งเหล่านี้จะกลายเป็น
ข้อโต้แย้งบางอย่างก็ไม่สามารถอยู่ได้
เมื่อใดก็ตามที่เราสร้างวัตถุในอนาคตของคลาสที่แตกต่างกันซึ่งแบบจำลองบทบาทสมมุติในอนาคตเราจะต้องระบุขนาดอินพุตที่ฉันเตือนคือจำนวนมิติในเวกเตอร์
อินพุตของคุณระบุและจำนวนของการกระทำซึ่งเป็นจำนวนของการกระทำที่เป็นไปได้ที่รถสามารถทำได้
ดังนั้นฉันเตือนคุณ
สิ่งเหล่านี้อาจไปทางซ้ายหรือทางขวา
โอเคสมบูรณ์แบบ
จากนั้นคุณก็รู้ว่าคุณจะสร้างวัตถุใหม่ของคลาสหน่วยความจำการเล่นซ้ำเพื่อสร้างวัตถุหน่วยความจำเพื่อรับหน่วยความจำของการเปลี่ยนแปลงและในข้อมูลที่เรามีอาร์กิวเมนต์ความจุ
แต่เนื่องจากเราจะใช้เพียงครั้งเดียวจริง ๆ
แล้วเมื่อเราสร้างหน่วยความจำและไม่ได้หลังจากนั้นเราก็ไม่จำเป็นต้องระบุอาร์กิวเมนต์ความจุ
เราสามารถทำสิ่งนี้ได้ แต่จะป้อนจำนวนการเปลี่ยนแปลงที่เราต้องการให้หน่วยความจำของเรามีโดยตรง
แต่เราต้องการอาร์กิวเมนต์สุดท้ายอันหนึ่งเพื่อรับพารามิเตอร์ในโมเดลครู
โปรดจำไว้ว่าพารามิเตอร์แกมมานี้คือความล่าช้า
และนั่นคือพารามิเตอร์ของสมการดังนั้นเราจะใส่ตรงนี้เพราะเราจะใช้มันหลังจากนั้นหลายครั้ง
งั้นลองใส่มันที่นี่
เราจะเรียกมันว่าแกมม่า
เพื่อให้มันเป็นเพียงชื่อของการโต้แย้งแล้วเราไปว่าข้อโต้แย้งทั้งหมดที่คุณจะต้องใช้ในการทำงานของมัน
นั่นหมายความว่าเมื่อใดก็ตามที่เราสร้างแบบจำลองพจนานุกรมของเรานั่นคือเมื่อใดก็ตามที่เราสร้างวัตถุของครูในชั้นเรียน
เราจะต้องระบุอาร์กิวเมนต์เป็นขนาดอินพุตจำนวนการกระทำและพารามิเตอร์
และเราจะจบลงด้วยคุณค่าที่แท้จริงสำหรับพวกเขา
เอาล่ะทีนี้มาฟังก์ชั่นกันดีกว่า
ตกลง.
ตอนนี้โดยทั่วไปสิ่งนี้จะเป็นเรื่องง่าย
เรากำลังจะสร้างและเริ่มต้นตัวแปรทั้งหมดที่เราต้องการ
ลองเริ่มด้วยอันแรกก่อน
เริ่มจากแกมม่ากันก่อน
จริง ๆ แล้วค่าสัมประสิทธิ์ความล่าช้า
ดังนั้นเนื่องจากนี่คือ Voivode ต้องการที่จะยึดติดกับวัตถุของเธอเราจึงเริ่มด้วยตนเอง
ดังนั้นแกมม่าจะเป็นตัวแปรของครูของเราและสร้างแบบจำลองเองที่แกมม่าเท่ากับอาร์กิวเมนต์ที่จะถูกป้อนเมื่อสร้างวัตถุของคลาส detune
ดังนั้น Janna และที่นั่นเราจะไปพร้อมกับข้อโต้แย้งที่สอง
อาร์กิวเมนต์ที่สองจะเป็นหน้าต่างรางวัล
หน้าต่างนี้คืออะไร
นั่นจะเป็นหน้าต่างเลื่อนของค่าเฉลี่ยของ
100 คำสุดท้ายที่คุณจะใช้เพื่อประเมินวิวัฒนาการของการแสดงที่คุณรู้ว่าจะมีความหมายของคำในสงคราม Windu ที่จะเลื่อนเมื่อเวลาผ่านไป
และสิ่งที่เราต้องการสังเกตคือความหมายของ 100 คำที่เพิ่มขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
ดังนั้นเริ่มต้นด้วยตัวเองที่ให้รางวัลหน้าต่างขีดล่าง
เนื่องจากนี่จะเป็นหน้าต่างบานเลื่อนของค่าเฉลี่ยการเปลี่ยนแปลงของ 100 คำสุดท้าย
ทีนี้เราจะเริ่มต้นมันเป็นรายการว่างแล้วเราจะขยายไปถึงค่าเฉลี่ยว่าเราทำงานล่วงเวลา
ถูกต้องแล้วน่าตื่นเต้นมากขึ้น
มาสร้างเครือข่ายประสาทของเรากัน
ดังนั้นเราจะเรียกมันว่ามาริโอที่สอนตัวเองเพราะโดยพื้นฐานแล้วนั่นคือหัวใจของแบบจำลอง
ฉันเรียกมันว่าแบบจำลองและแบบจำลองนี้จะไม่มีอะไรอย่างอื่นนอกจากวิชาในชั้นเรียนนั้นและเพื่อสร้างวัตถุดังกล่าว
เราใช้เครือข่ายคลาสของเราในวงเล็บและที่นี่เราแค่ใส่อาร์กิวเมนต์ของคลาส แต่เราใส่อาร์กิวเมนต์เหล่านี้ในอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชัน
init และดังนั้นเราต้องคัดลอกตรงนี้และวางในคลาสเครือข่าย ไปกับบรรทัดของรหัสนี้
เราสร้างโครงข่ายประสาทเทียมหนึ่งเดียวสำหรับการเรียนรู้รูปแบบที่สมบูรณ์แบบแล้วมาสร้างความทรงจำ
ดังนั้นอีกครั้งเราจะสร้าง Vargo ใหม่ที่เราเรียกว่าความทรงจำที่สอนตัวเอง
และนี่จะเป็นวัตถุของคลาสหน่วยความจำการเล่นซ้ำ
งั้นลองจดชื่อหรือคลาสกันเถอะคัดลอกมาลองดูตรงนี้และในวงเล็บเราต้องใส่ความจุเพราะความจุเป็นอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชันและนั่นเป็นอาร์กิวเมนต์เดียวที่เราต้องการที่นี่
ดังนั้นสิ่งที่เรากำลังจะเลือกจำไว้ว่าสอดคล้องกับจำนวนของการเปลี่ยนจำนวนเหตุการณ์ล่าสุดสถานะที่คุณระบุการกระทำล่าสุดและคำสุดท้าย
และดังที่กล่าวไว้ในหนึ่งใน
Priester toils เราจะใช้การเปลี่ยนหนึ่งแสนหนึ่งแสนหนึ่งแสนหน่วยความจำแล้วเราจะสุ่มตัวอย่างจากหน่วยความจำนี้เพื่อรับการเปลี่ยนแบบสุ่มจำนวนเล็กน้อยและแบบจำลองจะตกลง
ดังนั้นตอนนี้เรามีความทรงจำที่สมบูรณ์แบบ
ตอนนี้มารับเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเรา
ตัวเราเองอีกครั้งเราสร้างตัวแปรใหม่ที่เราเรียกเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพดังนั้นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเป็นตัวแปรในอนาคตของเรา dequeue ตัววัตถุที่เพิ่มประสิทธิภาพ
และตอนนี้ถ้าเรากลับขึ้นไปคุณจะเห็นว่าเรานำเข้าทรมานอัพตันซึ่งเป็นไฟฉายแบบแยกส่วนที่มีเครื่องมือทั้งหมดที่จะดำเนินการเพื่อให้ได้ตารางในศูนย์
แน่นอนว่ามันมีตัวเพิ่มประสิทธิภาพและเราให้ทางลัดอัพตันและนี่คือสิ่งที่เรากำลังจะทำคือนำแบบจำลองขึ้นไปหาเขาซึ่งเป็นไฟฉายที่ขึ้นอยู่กับเขาและจากโมดูลนี้เราจะใช้หนึ่งใน เพิ่มประสิทธิภาพ
ดังนั้นคุณจะเห็นว่าพวกเขาอยู่ในรายการทั้งหมดที่นี่
หลายคนยอดเยี่ยมเช่น Propp ของเกราะเป็นตัวปรับที่ยอดเยี่ยม
มีตัวอย่างที่แนะนำเป็นอย่างยิ่งสำหรับบันทึกของเครือข่ายประสาทหรือการเรียนรู้อย่างลึกล้ำ
แต่อีกอันที่ยอดเยี่ยมและเขาจะเลือกคือเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอะตอม
นั่นคือสิ่งที่คุณจะเห็นว่าด้วยสิ่งนี้จะได้รับรถยนต์ที่ขับด้วยตนเองได้ดี
แต่อีกครั้งคุณยินดีที่จะลองคนอื่น ๆ คุณสามารถลองใช้อาวุธได้ แต่สำหรับโลหะเราจะเลือกอดัม
ดังนั้นฉันจึงกด Enter
และในความเป็นจริงคุณจะสังเกตเห็นว่ามีหน่วยงานของรัฐที่นี่
นั่นเป็นเพราะเรากำลังสร้างวัตถุของคลาส Atom
นี่เป็นคลาส แต่วัตถุจะเป็นตัวเพิ่มประสิทธิภาพอะตอมเอง
แต่เนื่องจากนี่เป็นคลาสเราต้องใส่อาร์กิวเมนต์บางอย่างอาร์กิวเมนต์ของคลาส Atom
และอาร์กิวเมนต์เป็นพารามิเตอร์ทั้งหมดที่สามารถปรับแต่งและเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของคุณ
ตัวอย่างเช่นโดยทั่วไปแล้วอัตราการเรียนรู้จะลดลงหรือพารามิเตอร์อื่น ๆ
และนอกจากการใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดของ Ormeau เราจะระบุอัตราการเรียนรู้
ดังนั้นมันจึงเริ่มต้นจากพารามิเตอร์ของแบบจำลองของเรา
เราสามารถทำให้พวกเขามีรูปแบบการสงสัยตนเอง
นั่นคือรูปแบบที่เราสร้างขึ้นที่นี่รูปแบบการเรียนรู้ด้วยตนเองจากชั้นเรียนของเราเอง
ดังนั้นโมเดลที่เรียนรู้ด้วยตนเองแล้วจึงเข้าถึงพารามิเตอร์ของโมเดลที่เราเพิ่มจุดอื่นแล้วพารามิเตอร์ด้วยวงเล็บบางอย่างง่ายมาก
นั่นเป็นเพียงการเชื่อมต่อโปรแกรมเพิ่มประสิทธิภาพแอดออนเข้ากับเครือข่ายประสาทเทียมของเรากับสิ่งที่เราสร้างขึ้นที่นี่อีกครั้งจากนั้นเมื่อเราเพิ่งพูดว่า
และเราจะตั้งค่าเท่ากับค่าที่การเรียนรู้จะไม่เกิดขึ้นเร็วเกินไปหากเราได้รับอัตราการเรียนรู้ที่มากเกินไป AI AI
จะเรียนรู้อย่างถูกต้อง
เราต้องการให้เวลากับ AI ในการสำรวจเรียนรู้จากความผิดพลาด
คุณรู้ว่าเมื่อเราลงโทษมันเมื่อมันทำผิดพลาดบางอย่างเช่นไปสู่ความรู้สึกบางอย่างหรือเข้าใกล้กำแพงมากเกินไป
เราต้องการให้เวลาในการเรียนรู้
เราต้องการวิธีในการเครือข่ายประสาทในวันที่อย่างถูกต้อง
ดังนั้นมูลค่าที่ดีสำหรับอัตราการเรียนรู้ที่ฉันได้รับหลังจากลองหลาย ๆ ครั้งก็คือ 0 2 หรือหนึ่ง
ถูกต้องและนั่นคือทั้งหมดที่เราต้องสร้างเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
โดยพื้นฐานแล้วคุณกำลังสร้างวัตถุของคลาส Atom
ยิ่งใหญ่
จากนั้นตัวแปรสามตัวสุดท้ายที่เราต้องการคือตัวแปรที่ประกอบเหตุการณ์การเปลี่ยนแปลงของเรา
นั่นคือวันสุดท้ายที่การกระทำสุดท้ายและคำสุดท้าย
นั่นคือสิ่งที่เราจะสร้างขึ้นในตอนนี้และเราต้องเริ่มต้นมันก่อน
ดังนั้นเรามาเริ่มด้วยวันที่สุดท้ายวันสุดท้ายที่เราจะเรียกมันว่าการเรียนรู้ด้วยตนเอง
สถานะขีดล่างสุดท้ายแล้วคุณจะเริ่มต้นอย่างไร
โปรดจำไว้ว่าวันสุดท้ายคือเวกเตอร์ของ 5 dominations เวกเตอร์ที่ถูกเข้ารหัสในสถานะหนึ่งของสภาพแวดล้อม
และเพื่อเป็นการเตือนความทรงจำทั้งห้ามิตินี้คือสัญญาณสามตัวของเซ็นเซอร์สามตัวที่เหลือทั้งทางตรงและทางขวาและการวางแนวและการวางแนวลบ
นี่คือเวกเตอร์และความรู้สึกหยั่งรู้
แต่สำหรับคบไฟมันต้องมีมากกว่าเวกเตอร์
จริงๆแล้วมันต้องเป็นเทนเซอร์ไฟฉาย
แต่ไม่เพียง แต่จะต้องเป็นเซ็นเซอร์ไฟฉายเท่านั้น
แต่ยังต้องมีอีกหนึ่งมิติที่ฉันต้องการเรียกว่ามิติปลอมที่สอดคล้องกับแบทช์
และนั่นเป็นเพราะแปดสุดท้ายจะเป็นอินพุตของเครือข่ายประสาท แต่เมื่อทำงานกับฉันเมื่อมันทำงานโดยทั่วไปไม่ว่าจะเป็นการไหลที่หนาแน่นขึ้นถือไฟฉายในขณะที่เวกเตอร์อินพุตไม่สามารถเป็นเวกเตอร์ง่ายๆ
มันจะต้องอยู่ในชุด
เครือข่ายสามารถยอมรับแบทช์ของการสังเกตการป้อนข้อมูลเท่านั้นดังนั้นจึงไม่เพียง แต่จะสร้างเมตริกซ์สำหรับเวกเตอร์สถานะอินพุต
แต่เราจะสร้างมิติปลอมนี้ที่สอดคล้องกับแบทช์
ดังนั้นให้ทำสิ่งนี้และเริ่มต้นด้วยการเริ่มต้นคบเพลิงเทนเซอร์เพื่อทำสิ่งนี้ไม่มีอะไรง่าย ๆ
เราใช้ห้องสมุด torche
ของเราแล้วจุดแล้วเราจะใช้คลาสเทนเซอร์เพราะคุณอาจเดาได้ว่าสิ่งนี้จะสร้างวัตถุของคลาสเทนเซอร์ที่เป็นวัตถุเทนเซอร์
และในเมตริกซ์นี้เราต้องใส่อาร์กิวเมนต์ที่จะระบุขนาดของเมตริกซ์
คุณสามารถนึกภาพได้ว่าคุณจะชอบอาร์เรย์ที่มีประเภทเดียว
แต่โดยทั่วไปสิ่งที่สิ่งนี้จะนำเสนอในขณะนี้คือแน่นอนว่าสถานะอินพุตนี้ซึ่งคุณสามารถเห็นได้มีเวกเตอร์และเพื่อระบุจำนวนขององค์ประกอบของระยะทาง
เราจำเป็นต้องใช้ขนาดอินพุตแน่นอนเพราะขนาดอินพุตเป็นจำนวนมิติของเวกเตอร์สถานะอินพุตของเรา
ตอนนี้ฉันควรพูดถึงเทนเซอร์
และสิ่งที่เราต้องป้อนในคลาสเทนเซอร์เพื่อสร้างวัตถุเทนเซอร์
นั่นไม่แน่ชัด
และหลังจากนั้นขนาดอินพุตจะถูกวัดปริมาณ
เอาล่ะนั่นเป็นเรื่องดี
นั่นเป็นสิ่งแรกที่ทำ
เราเพิ่งเริ่มต้นเมตริกซ์ตามที่ควรจะเป็น
แต่จำไว้ว่าเราต้องทำสิ่งอื่นที่เราจำเป็นต้องสร้างมิติปลอมเพราะนี่คือสิ่งที่เครือข่ายคาดหวังสำหรับอินพุตและเพื่อสร้างสิ่งนี้สำหรับการตรวจสอบซึ่งโดยวิธีการจะต้องเป็นเครื่องมือในครั้งแรกที่คุณรู้ว่า ใส่ลงในชุดจะเป็นครั้งแรกที่ฉันพูดถึงเรื่องนี้สมมติว่าเป็นอย่างดี
ทีนี้เมื่อต้องการทำสิ่งนี้เราก็แค่ต้องบวกมันเข้าไปแล้วบีบเข้าไปในวงเล็บ
เราต้องใส่ดัชนีของมิติใหญ่นี้
และอย่างที่ฉันเพิ่งพูดมิติปลอมนี้จะต้องเป็นแอนิเมชั่นแรกของวันที่ล่าสุดและเนื่องจากดัชนีและไบต์และเริ่มเป็นศูนย์เราจำเป็นต้องใส่ศูนย์เพื่อที่เครื่องยนต์กระบวนทัศน์ใหม่นี้จะกลายเป็นเครื่องมือบรรทัดแรก
ดังนั้นเรามีเอ็นจิ้นครั้งแรกที่สอดคล้องกับแบทช์แล้วเพชรควรตอบสนองต่อเซ็นเซอร์นั้นซึ่งจะมีองค์ประกอบห้าองค์ประกอบของอินพุตของคุณระบุทิศทางการส่งสัญญาณทั้งสามและการวางแนวลบ
จากนั้นเราก็ไปเริ่มต้นสถานะอินพุตของเราอย่างถูกต้อง
สมบูรณ์
จากนั้นตัวแปรสองตัวที่จะไปและนั่นจะง่ายกว่ามากเพราะตัวแปรถัดไปคือการกระทำสุดท้าย
นั่นเป็น Roybal ใหม่ที่เราสร้างขึ้นสำหรับการกระทำล่าสุดของ Object
และจำไว้ในบทช่วยสอนแรกของส่วนที่ฉันบอกคุณว่าการกระทำจะเป็น 0 1
หรือ 2 แล้วใช้เวกเตอร์การหมุนของการกระทำเราจะแปลงดัชนีเหล่านี้ของการกระทำเหล่านี้เป็นมุมของการหมุนซึ่งผมเตือน 0 20
หรือลบ 20
เราสามารถฟื้นฟูความทรงจำของเราได้
มันอยู่ตรงนี้
การดำเนินการหมุนถ้าการกระทำเป็นศูนย์
นี่จะตรงกับดัชนีแรกของศูนย์ถ้าการกระทำคือ 1
นี่จะตรงกับดัชนีหนึ่งในเวกเตอร์เหล่านี้ที่ 20
องศาและถ้าการกระทำคือเราจะได้ลบ 20 องศานั่นคือมุมการหมุนของรถของเราเมื่อเราเล่นแอ็คชั่น
เอาล่ะ
และเนื่องจากการกระทำจะเป็นอย่างใดอย่างหนึ่ง 0 1 หรือ 2 การกระทำมีอยู่สำหรับตัวเลขอย่างง่าย
และอย่างง่ายมากเราสามารถเริ่มต้นให้เป็นศูนย์
เราไม่จำเป็นต้องสร้างหมื่นหรือได้ยินสิ่งอื่นใด
เราแค่ต้องเริ่มต้นด้วยศูนย์
และในที่สุดก็.
นั่นคือคำสุดท้าย
มันเป็นคำพูดสุดท้าย
เราจะไปที่นั่น.
และอีกคำคือจำนวนลอยซึ่งฉันเตือนอยู่ระหว่างลบ 1 และบวก 1
นั่นคือตัวเลขอีกครั้ง
และสำหรับการกระทำนั้น
เราจะเริ่มต้นให้เป็นศูนย์แล้วเราไป
ขอแสดงความยินดีอยู่ในนั้นฟังก์ชั่นพร้อม
ดังนั้นตอนนี้เราพร้อมที่จะไปยังสิ่งที่น่าตื่นเต้น
และที่จริงแล้วสิ่งที่สำคัญที่สุดสำหรับ
AI คือการตัดสินใจว่าจะเล่นแอ็คชั่นใดในแต่ละครั้งและแต่ละครั้งและนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำในบทช่วยสอนถัดไป
ดังนั้นเรามาทำสิ่งต่อไปนี้เพื่อทำงานหนักและจนถึงตอนนั้นผม