สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การสอน Python นี้
เอาล่ะ
ตอนนี้ในฟังก์ชั่นถัดไปที่เรากำลังนำไปใช้เราจะฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียมที่อยู่ภายในปัญญาประดิษฐ์ของเรา
โดยพื้นฐานแล้วเราจะทำกระบวนการทั้งหมดเพื่อการแพร่กระจาย
ดังนั้นเราจะได้ผลลัพธ์ของเรา
เราจะได้รับเป้าหมาย
เราจะเปรียบเทียบผลลัพธ์ของเป้าหมายเพื่อคำนวณข้อผิดพลาดล่าสุดจากนั้นเราจะกลับไปเผยแพร่ข้อผิดพลาดล่าสุดนี้ในเครือข่ายใหม่
และการใช้การไล่ระดับสีที่แนะนำที่จะต้องรอตามจำนวนที่พวกเขามีส่วนในข้อผิดพลาด
งั้นลองทำทั้งหมดนี้เพื่อคนที่มาจากนาวิกโยธินที่ลึก
นี่จะเป็นสิ่งที่ดี แต่สำหรับคนอื่นไม่ต้องห่วงฉันจะขยายมันอีก
ดังนั้นเราจะเรียกฟังก์ชั่นใหม่นี้เรียนรู้และเรียนรู้ฟังก์ชั่นจะใช้การขัดแย้งหลายประการ
ตนเองคนแรกของหลักสูตรซึ่งจะหมายถึงวัตถุของการศึกษาระดับปริญญาในชั้นเรียน
จากนั้นเราจะใช้สถานะแบตช์ของเราสำหรับสถานะปัจจุบันจากนั้นสถานะถัดไปของแบทช์ของเราก็จะเป็นรางวัลนั้นและในที่สุดก็ดำเนินการ Arbat
แล้วทำไมเราถึงรับสิ่งนี้
คุณอาจจำได้ว่าชุดนี้คืออะไร
แน่นอนว่าเป็นช่วงการเปลี่ยนภาพการเปลี่ยนแปลงของกระบวนการตัดสินใจตลาดที่เป็นพื้นฐาน
คุณได้เรียนรู้
และทำไมเราทุกคนพาพวกเขาไปเป็นกลุ่ม
นั่นเป็นเพราะคุณรู้ว่าจำเราไม่ได้พิจารณาการเปลี่ยนแปลงโดยชุดของรัฐชั้นนำหรือสถานะปัจจุบันต่อไปรัฐรางวัลปัจจุบันและการกระทำในปัจจุบัน
เราสร้างแบทช์ง่าย ๆ ที่นี่ด้วยฟังก์ชั่นที่เรียบง่าย
ทรานซิชันของเราอยู่ในรูปของแบทช์แรกสำหรับสถานะนี้
ชุดที่สองสำหรับวันถัดไปที่ชุดสำหรับรางวัลและชุดสำหรับการดำเนินการ
นั่นคือรูปแบบของการเปลี่ยนแปลงของเราในตอนนี้และพวกเขาทั้งหมดสอดคล้องกับความเคารพต่อเวลาด้วยการต่อข้อมูลที่เราทำไว้ที่นี่ด้วยมิติแรก
ดังนั้นประเด็นคือตอนนี้เรามีการเปลี่ยนแปลงของแบทช์หนึ่งชุดสำหรับแต่ละรัฐในวันถัดไปที่เราดูมันในการดำเนินการและเราทำทั้งหมดนี้เพราะเราใช้เคล็ดลับการเล่นซ้ำประสบการณ์นี้
นั่นคือเครือข่ายประสาทลึกของเราสามารถเรียนรู้บางสิ่งได้
จำไว้ว่าถ้าคุณมีการเปลี่ยนแปลงด้วยตัวเองสิ่งที่มันจะเป็นการเรียนรู้แบบทันที
หรือถ้าคุณต้องการเรียนรู้ความจำสั้น ๆ ดังนั้นไฝจะไม่เรียนรู้อะไร
ดังนั้นเราต้องเอาแบทช์เหล่านี้ออกจากหน่วยความจำซึ่งกลายเป็นช่วงการเปลี่ยนภาพของเราและในที่สุดเราก็จะได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละสถานะของอินพุตฯ เพื่อคำนวณการสูญเสีย
ไม่ช้าฉันจะเตือนสมการสมดุลที่เป็นหัวใจของอัลกอริทึมการเรียนรู้
ตอนนี้เราจะไปที่ฟังก์ชั่นก่อนอื่นมารับผลสถานะของกล่อง
ดังนั้นฉันจะเรียกผลลัพธ์ที่มีศักยภาพก่อนแล้วเราจะพูดแน่นอนการพูดด้วยตนเองของเราไม่ใช่การเริ่มต้นด้วยตนเอง
ไม่เพราะเราต้องการรับเอาท์พุทโมเดลของเราจากสถานะอินพุตของรัฐ
และเนื่องจากโมเดลของเราคาดหวังว่าจะมีสถานะอินพุตเป็นกลุ่ม
ทีนี้เราก็สามารถใส่สถานะนั้นได้ในตอนนี้สำหรับอินพุตของพวกเขาทั้งหมด
นั่นคือวิธีที่เราเริ่มต้นสถานะที่เข้าสู่เครือข่ายด้วยคำตอบการทรมานด้วยมิติที่คลุมเครือสำหรับชุดที่สมบูรณ์แบบนี้
ตอนนี้เราได้รับผลลัพธ์ของพวกเขาทั้งหมด
แต่แล้วก็มีเคล็ดลับทางเทคนิคอื่นถ้าเราขายโมเดลรุ่นนั้นให้ดีเราจะได้ผลลัพธ์จากการกระทำที่เป็นไปได้ทั้งหมดที่คุณรู้จัก 0 1 และ
2 แต่นั่นไม่ใช่สิ่งที่เราต้องการ
เราสนใจเฉพาะการกระทำที่ถูกเลือก
การกระทำที่ตัดสินใจโดยเครือข่ายในการเล่นในแต่ละครั้งและเพื่อให้ได้รับความสนใจจริง ๆ นั่นคือการกระทำที่เล่นได้ดีเราต้องใช้ฟังก์ชั่นการรวบรวมที่เราป้อนข้อมูลเพราะเราต้องการการกระทำที่เลือก
เราเพิ่มการกระทำนั้นกับอันนี้
และในส่วนนั้นเราจะรวบรวมการกระทำที่ดีที่สุดในการเล่นสำหรับแต่ละสถานะอินพุตของรัฐ
เราไม่ต้องการให้มีการกระทำที่เล่นการกระทำที่เลือกและเราได้รับสิ่งนี้ด้วยการรวบรวมการกระทำนั้น
แต่ก็ต้องระวัง
รัฐที่นี่มีเพชรปลอมและจาระบีลงในชุดและส่วนนั้นไม่ได้
Backstay มีเพราะเราเคยชินกับ Unsworth
ด้วยที่นี่ แต่เราไม่ได้ใช้การบีบแขนสำหรับการกระทำดังนั้นเราต้องเพิ่มที่นี่เพื่อให้การกระทำของ Bache นั้นมีมิติเดียวกับรัฐ
ดังนั้นเราจะเพิ่มจุดแล้วบีบคุณตรงนี้และที่จริงนี่ไม่ใช่ศูนย์ แต่อย่างใดอย่างหนึ่งเพราะศูนย์การตอบสนองต่อศรัทธาไม่ใช่รัฐและคนหนึ่งจะสอดคล้องกับการตรวจสอบการกระทำ
และในที่สุดสิ่งสุดท้ายที่เราต้องทำที่นี่คือเราต้องฆ่าชุดปลอมด้วยการบีบ
ทำไมเราต้องทำเช่นนั้น
เพราะตอนนี้เราอยู่นอกเครือข่ายประสาท
เรามีผลงานของเรา แต่เราไม่ต้องการให้มันกลับมา
เราต้องการพวกเขา
และคำตอบง่ายๆคือเวกเตอร์อย่างง่าย
เวกเตอร์ของเอาท์พุตของแบตช์เมื่อเราทำงานในโครงข่ายประสาทเนื่องจากโครงข่ายประสาทคาดว่ารูปแบบของเซ็นเซอร์จะเป็นแบทช์
แต่ตอนนี้เรามีผลลัพธ์ของเราและในสมการ baluns ถัดไปของการเรียนรู้อย่างลึกล้ำ
ดังนั้นฉันจะฆ่ามันที่นี่และฆ่ามิติความศรัทธาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เรียบง่ายของเรา
ดังนั้นฉันแค่เพิ่มที่นี่จุดแล้วบีบแล้วเพราะฉันต้องการที่จะฆ่าเคลือบปลอมที่สอดคล้องกับด้านหลังของการกระทำ
เนื่องจากเอ็นจิ้นกาลอวกาศมีดัชนีหนึ่งที่ฉันเพิ่มเข้าไป
เอาล่ะ
และตอนนี้เราไปที่นั่นเรามีผลงานของเรา
ตกลง.
เรามีการเตือนเล็กน้อยว่าเอาต์พุตของตัวแปรโลคัลถูกกำหนดไว้ แต่ไม่เคยใช้
ไม่เป็นไร.
เราจะใช้มันอย่างรวดเร็ว
นั่นคือผลลัพธ์ของเรา
และตอนนี้เราต้องการรับ outwits ต่อไปของเราดังนั้นตอนนี้คุณอาจคิดว่าทำไมเราถึงต้องการเอาท์พุทถัดไป
เพื่อที่จะเข้าใจสิ่งนี้เราต้องย้อนกลับไปยังอัลกอริทึมการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งซึ่งอยู่ที่นี่ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของคู่มือการตกปลา
นั่นคือกระบวนการแพร่กระจายทั้งหมด
ในตอนแรกเราเริ่มต้นค่าคีย์ทั้งหมดแล้วในแต่ละครั้ง
เราไปที่นั่นแล้วเราเลือกการกระทำด้วยแม็กซ์ soughed นั่นคือสิ่งที่เราทำกับฟังก์ชั่นการเลือก
จากนั้นเราเปิดช่วงการเปลี่ยนภาพแล้วคุณจะเห็นว่าเราได้รับการทำนายว่าเราได้รับเป้าหมาย
เหตุใดเราจึงต้องการเอาต์พุตต่อไปเช่นกัน
นั่นเป็นเพราะเป้าหมายเป้าหมายเท่ากับกานาคูณผลลัพธ์ถัดไปบวกกับที่เราต้องการและเราจะคำนวณเป้าหมายทันทีหลังจากนั้นเนื่องจากเราต้องการผลลัพธ์ถัดไปของเป้าหมาย
ลองคำนวณสิ่งนี้ก่อน
ดังนั้นอีกครั้งเพื่อรับการปรับปรุงต่อไปง่ายมากผลลัพธ์ต่อไปจะเป็นผลมาจากเครือข่ายประสาทของเราเมื่อสถานะถัดไปเป็นแบทช์ป้อนเข้าไป
เพียงแค่เราเอาแบบจำลองของเรานั่นคือโครงข่ายประสาทของเราแล้วคราวนี้การป้อนข้อมูลของโครงข่ายใยประสาทจะเป็นสถานะถัดไปเป็นกลุ่มที่เป็นชุดถัดไป
แต่ตอนนี้จำได้ว่าถ้าเรากลับไปที่อัลกอริธึมเร็วคุณจะเห็นว่าผลลัพธ์ต่อไปคือค่า q
สูงสุดสำหรับสถานะถัดไปที่เกี่ยวกับการกระทำ
ตอนนี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ต่อไปเราต้องได้ค่า q สูงสุดนี้แล้วผมจะทำที่นี่
แยกออกคุณรู้เพื่อแยกเอาท์พุททั้งหมดของแบบจำลองเพราะเรามีหลายสถานะในชุดถัดไปนี้นั่นคือชุดของสถานะถัดไปทั้งหมดในช่วงการเปลี่ยนภาพทั้งหมดที่นำมาจากตัวอย่างแบบสุ่มของหน่วยความจำของเรา
ดังนั้นฉันจึงแยกพวกมันทั้งหมดออกโดยใช้ฟังก์ชั่น detach จากนั้นฉันก็เอาค่าสองค่านี้
และเนื่องจากเราใช้ค่าสูงสุดทั้งสองค่านี้ด้วยความเคารพต่อการกระทำเราต้องระบุว่ามันเกี่ยวกับการกระทำ
และเนื่องจากการกระทำจะถูกแสดงโดยดัชนีหนึ่ง
ทีนี้เราต้องใส่อันถัดไปตรงนี้แล้วเราต้องระบุว่าเรารับค่าคิวเป็น T บวก
1 นั่นคือสเตจถัดไปและสถานะถัดไปแทน 0 เพราะดัชนีศูนย์สอดคล้องกับรัฐ
ดังนั้นที่นี่เราจำเป็นต้องเพิ่มวงเล็บด้วยดัชนี 0
ด้วยวิธีนี้เราจะได้รับค่าคีย์สูงสุดของสถานะถัดไปที่แสดงโดยศูนย์ถัดไปตามการกระทำทั้งหมดที่แสดงโดยดัชนีหนึ่งและตอนนี้สมบูรณ์แบบที่เราได้รับผลลัพธ์ถัดไปของเรา
เหล่านี้เป็นชุดใหม่
นั่นคือเมื่อเรามีคำเตือน
แต่ก็ไม่เป็นไร
เราจะใช้มันตอนนี้เพื่อคำนวณเป้าหมาย
และการพูดถึงเป้าหมายนั่นคือขั้นตอนต่อไปของฟังก์ชั่นที่รู้จักนี้
ดังนั้นเราไปกันเลย
เป้าหมายเท่ากับ
ตอนนี้ขอกลับไปที่คู่มือ AI AI ของเรา
เป้าหมายเท่ากับคำบวกแกมมาคูณผลลัพธ์ถัดไปคือค่าคิวบ์สูงสุดของวันถัดไป
ตามการกระทำที่เราสามารถคำนวณได้
นั่นก็เท่ากับตัวเองว่าแกมม่าและตัวเองที่แกมม่าถูกกำหนดค่าเริ่มต้น
ที่นี่มีการแนะนำว่าเป็นตัวแปรที่ Virgin Q
ตัววัตถุได้รับผลคูณถัดไปตามที่เราเพิ่งพูดไปและเราต้องการสิ่งที่ดีที่สุด
เรากำลังทำงานกับแบทช์ที่นี่ดังนั้นบวกแบทช์ที่เราต้องการและนั่นคือเป้าหมาย
ในตัวอย่างหนึ่งของแกมมาหน่วยความจำคูณด้วยผลลัพธ์ต่อไป
เอาล่ะ
สมบูรณ์
ดังนั้นตอนนี้เรามีผลลัพธ์ของเรา
เรามีเป้าหมายของเราและดังนั้นเราสามารถคำนวณการสูญเสียความสูญเสียที่แสดงถึงความผิดพลาดของการทำนาย
งั้นเราเรียกสิ่งนี้ว่าสิ่งสุดท้ายสิ่งสุดท้ายคือความแตกต่างชั่วคราว
นั่นคือหัวใจของการเรียนรู้ Q อีกครั้งและ tiddy นี้เราจะเท่ากับการเปิดตัวที่ปรับปรุง Cunanan
ให้ดีขึ้นมาก
นั่นคือฟังก์ชั่นสุดท้ายที่เราจะเลือกสำหรับปัญญาประดิษฐ์ของเรา
สำหรับพวกคุณที่มาจากสนามกรีนกรีนนี่เป็นหลักสูตรสุดท้ายที่ฉันแนะนำ
หากคุณต้องการใช้ Coonerty และเราจะได้รับสิ่งนี้
อีกครั้งเราจะใช้ฟังก์ชั่นจากโมดูลการทำงานที่แสดงโดย F ดังนั้นที่นี่ฉันจะใช้โมดูลการทำงานของเรา
f เป็ดและฮับเบิลที่เราสามารถได้รับด้วยฟังก์ชั่น Smoots L-1
รักอย่างนั้น
ดังนั้นกด Enter
และนั่นคือฟังก์ชั่นการสูญเสียที่ดีที่สุดที่ฉันแนะนำสำหรับการเรียนรู้ลึก
มันช่วยปรับปรุง Culin
แต่นี่คือฟังก์ชั่นดังนั้นฉันจึงเพิ่มวงเล็บ
และตอนนี้ไม่มีอะไรง่ายขึ้น
ข้อโต้แย้งที่เราต้องใส่คือการคาดการณ์และเป้าหมาย
ดังนั้นการทำนายแน่นอนคือผลลัพธ์เพราะนั่นคือผลลัพธ์ของโครงข่ายประสาท
ไม่มีผลลัพธ์ของโครงข่ายประสาทเทียมคือสิ่งที่เครือข่ายประสาทคาดการณ์
นั่นคือคำทำนาย
อาร์กิวเมนต์แรกที่นี่คือผลลัพธ์แล้วอาร์กิวเมนต์ที่สองคือเป้าหมายแน่นอน
สิ่งที่เราพยายามได้มาและมันก็คำนวณได้อย่างสมบูรณ์แบบแล้ว
เราสามารถป้อนเป้าหมายโดยตรง
สมบูรณ์
ตอนนี้เราได้บอกกับเราแล้วว่าเรามีชานิดหน่อยที่นี่
เราจะไปที่นั่น.
ตอนนี้คำเตือนควรหายไป
ใช่.
สมบูรณ์
และตอนนี้เรามีข้อผิดพลาดครั้งล่าสุดที่เราสามารถย้อนกลับข้อผิดพลาดของผู้เผยแพร่กลับเข้าไปในเครือข่ายเพื่ออัปเดตน้ำหนักด้วยการไล่ระดับสีแบบสุ่มและนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำในขั้นตอนต่อไป
ดังนั้นแน่นอนตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำตามที่คุณอาจคาดเดาคือการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเราซึ่งเราแนะนำให้คุณเริ่มต้นมันอีกครั้ง
และนั่นคือเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอะตอมซึ่งจริงๆแล้วเป็นวัตถุของคลาส Atom และได้ติดตั้งพารามิเตอร์ของแบบจำลองของเราไว้แล้ว
และเราเลือกอัตราการเรียนรู้เป็น 0 อยู่แล้ว 1
เปอร์เซ็นต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเราพร้อมแล้ว แต่ตอนนี้เราจำเป็นต้องเล่นกับข้อผิดพลาดล่าสุดเพื่อใช้งานตารางสุ่มในน้ำหนักและข้อมูล
ดังนั้นเมื่อทำงานกับนักสู้สิ่งแรกที่เราต้องทำคือเริ่มต้นใหม่อีกครั้งในการวนซ้ำแต่ละรอบ
เราต้องเริ่มต้นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพอีกครั้งจากการโต้ตอบหนึ่งไปยังอีกการโต้ตอบหนึ่งในวงนี้เพื่อรับกริดในชุด
และแต่ละรอบของการวนซ้ำ
ทีนี้เราจะใช้วิธีต่อไปนี้ซึ่งเป็นศูนย์
ไปเลย.
การไล่เฉดศูนย์จะเริ่มต้นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพใหม่อีกครั้งในแต่ละการวนซ้ำของลูป
งั้นอย่าลืมวงเล็บ
สมบูรณ์
และตอนนี้มันเริ่มต้นใหม่เราสามารถทำการแพร่กระจายย้อนหลังด้วยเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเรา
และเราจะทำอย่างไร
ทีนี้เราก็ทำตามกฏหมายแล้วเราจะกลับไปเผยแพร่มันกลับเข้าไปในเครือข่ายและเพื่อแพร่กระจายกลับสู่เครือข่าย
เราจำเป็นต้องใช้ฟังก์ชั่นย้อนกลับและภายในฟังก์ชั่นย้อนหลังนี้ฉันขอแนะนำให้อินพุตเก็บรักษาตัวแปรขีดล่างและตั้งค่าให้เท่ากับจริง
ฉันแนะนำให้ทำเช่นนี้เพราะจะปรับปรุงการเผยแพร่กลับ
การใช้ตัวแปรเขียนเท่ากับจริงคือการเพิ่มหน่วยความจำบางส่วนและเราจำเป็นต้องเพิ่มหน่วยความจำเพราะเราจะไปหลายครั้งในช่วงสุดท้ายเพื่อที่จะปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมอย่างแน่นอน
และในที่สุดขั้นตอนสุดท้ายของฟังก์ชั่นที่เรียนรู้นี้คือการมีน้ำหนักของข้อมูลตามการขยายพันธุ์ด้านหลัง
นั่นเป็นไปตามน้ำหนักที่มีส่วนร่วมในข้อผิดพลาด
และเพื่อทำสิ่งนี้เราใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพของเราอีกครั้งซึ่งเริ่มต้นในการเริ่มต้นใหม่และเราใช้ฟังก์ชั่นขั้นตอนและเพียงแค่กับบรรทัดของรหัสนี้โดยใช้ฟังก์ชั่นขั้นตอน
นี่จะเป็นการอัปเดตน้ำหนัก
นั่นคือบรรทัดของรหัสนี้ที่ปรับปรุงน้ำหนัก
บรรทัดของรหัสนี้ที่แพร่กระจายข้อผิดพลาดไปยังเครือข่ายประสาทและรหัสบรรทัดนี้ใช้เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงน้ำหนัก
เรามีเครือข่ายการเรียนรู้ที่ถูกต้องขอแสดงความยินดี
นี่อาจเป็นส่วนทางเทคนิคและยากที่สุดของข้อพิพาทหรือพรุ่งนี้ทั้งหมด
ฉันรู้ว่าคบเพลิงของฉันอาจเป็นเรื่องยากในบางครั้งได้อย่างง่ายดายและบีบและบีบ แต่ในที่สุดฉันสัญญาว่าคุณจะได้รับเครือข่ายประสาทที่ทำงานได้ดีมากและดังนั้นจึงเป็นแบบจำลองที่แปลกประหลาด
ดังนั้นตอนนี้เราจะไปยังขั้นตอนต่อไปหรือครูและรุ่นซึ่งจะเป็นฟังก์ชั่นการอัพเดทที่ชัดเจนว่าจะอัพเดทเมื่อ AI
จะค้นพบสถานะใหม่
ดังนั้นคุณจะรู้ว่ามันจะค้นพบรัฐใหม่แล้วมันจะได้รับรางวัล
ขึ้นอยู่กับการกระทำที่ปรากฏขึ้นและสถานะใหม่นี้จะดูแลสิ่งนี้ด้วยฟังก์ชั่นอัพเดทและจะทำเช่นนี้ในบทช่วยสอนถัดไป
จนกว่าจะสนุกแล้ว
ผม.