Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Baiklah jadi hari ini kita akan membuat fungsi pembaruan yang akan memperbarui semua yang
ada saat ini begitu mata mencapai kondisi baru.
Jadi, ketika mencapai tahap baru, Anda tahu kami perlu memperbarui tindakan.
Yang terakhir sebenarnya adalah aksi baru yang baru saja dimainkan.
Tetapi juga tanggal terakhir yang menjadi negara baru.
Dan akhirnya kata terakhir yang menjadi kata baru yang kita dapatkan saat kita memainkan aksinya.
Jadi itulah jalur logis yang terjadi tepat setelah memilih suatu tindakan.
Kita perlu memperbarui semua elemen transisi.
Dan tentu saja Anda akan mendapatkan transisi baru.
Jadi kita harus menambahkan transisi baru ini ke memori.
Dan akhirnya kami juga akan memperbarui atau menghargai jendela yang Anda tahu untuk mengawasi evolusi
bagaimana pelatihan berlangsung dan bagaimana eksplorasi berlangsung
Tetapi yang paling penting bagi Anda untuk dipahami adalah bahwa sekarang kami akhirnya dapat membuat
koneksi antara AI yang kami terapkan sekarang ke peta kami karena jika kami kembali ke peta kami
ingat ada fungsi pembaruan Beiji ini ke dalam kelas permainan dan di situlah kami benar-benar membuat permainan dengan mobil
dan menentukan bagaimana mobil itu harus dihukum ketika itu membuat kesalahan.
Tetapi di kelas game ini kami memperhatikan fungsi pembaruan ini dan dalam fungsi pembaruan ini kami
memperhatikan tindakan garis ini karena pembaruan otak terakhir kami bekerja lebih sedikit sinyal.
Dan sebenarnya inilah yang akan kita buat.
Kami akan membuat fungsi pembaruan ini yang akan mengambil kata terakhir dan sinyal terakhir untuk mendapatkan tindakan
selanjutnya untuk dimainkan.
Jadi tidak hanya pembaruan akan semua elemen transisi yang berbeda.
Tetapi sebagian besar kita akan memainkan aksi yang harus kita mainkan ketika mendapatkan kata terakhir dan
sinyal terakhir dan tentu saja dalam fungsi pembaruan ini kita akan menggunakan fungsi tindakan pilih yang baru saja
kita implementasikan sebelum kita akan mengintegrasikan fungsi tindakan pilih di fungsi pembaruan di masa mendatang
yang akan kami buat untuk memilih arah bermain selain membuat semua pembaruan.
Jadi itu sangat penting untuk membuat koneksi ini dengan peta sekarang.
Apa yang akan kita buat pada akhirnya adalah hubungan antara mata kita dan permainan yang kita buat
di kelas ini.
Jadi yang bisa kita lakukan sekarang adalah langsung mengambil pembaruan ini.
Terakhir, kami kurang sinyal karena itu sebenarnya fungsi yang akan kami buat dengan dua argumen di
sini.
Dan seperti halnya otak pengingat cepat adalah objek AI kita yang merupakan objek kelas Dejuan.
Jadi apa yang akan kita lakukan sekarang adalah kita akan menyalin pembaruan ini lebih sedikit kata kurang sinyal dan itu
akan menjadi fungsi berikutnya yang kita buat.
Dan karena itu dan menempelkan itu di sini maka hanya untuk berhati-hati saya hanya ingin memberikan beberapa nama yang berbeda
dari nama yang kita miliki di sini.
Anda tahu kami memiliki kata terakhir di sini dan saya tidak ingin mengacaukan kata terakhir ini dengan yang ini.
Itu bisa berbahaya.
Jadi saya akan mengganti kata terakhir di sini dengan kata.
Dan dengan cara yang sama untuk sinyal yang lebih sedikit mari kita letakkan sinyal atau bahkan sinyal baru untuk menentukan bahwa Anda
tahu kami ingin mengukurnya ketika mencapai keadaan baru dan karenanya mendapatkan sinyal baru.
Tapi tentu saja kata ini di sini akan menjadi hadiah terakhir yang kita dapatkan di sini.
Anda tahu ketika pergi ke pasir atau lebih buruk terlalu dekat dengan satu tepi peta di situlah
kami mendefinisikan kata terakhir.
Kata terakhir ini akan menjadi input dari fungsi pembaruan jadi itu sebabnya kami memiliki kata terakhir di sini.
Tapi di sini saya hanya memberi nama lain untuk argumen itu.
Kami ingin tidak membingungkan dengan kata terakhir di sini.
Baiklah jadi ini adalah fungsi pembaruan.
Dan sekarang mari kita masuk ke dalamnya dan mari kita lakukan dua hal ini.
Itu adalah data semua elemen transisi kami dan tentu saja pilih tindakan.
OK jadi apa yang perlu kita perbarui dulu.
Seperti yang Anda pahami, kami ingin membuat kencan ketika mencapai kondisi apa pun.
Jadi hal pertama yang akan kami perbarui adalah berita ini bahwa itu adalah berita yang kami tuju.
Jadi saya akan memanggil negara baru ini negara baru dan kemudian akan melakukannya.
Jadi bagaimana kita bisa mendapatkan status baru ini.
Yah tentu saja itu tergantung pada sinyal sinyal baru yang baru saja terdeteksi sensornya.
Dan sebagai pengingat keadaan adalah sinyal itu sendiri terdiri dari tiga sinyal bahwa sensor memberi sinyal
satu sinyal ke sinyal tiga plus orientasi dan minus orientasi.
Itu negara kita.
Jadi, pastikan untuk memahami bahwa sinyal adalah keadaan.
Tetapi sekarang ini adalah daftar sederhana dari lima elemen.
Dan karena ini akan menjadi input untuk melakukan semua yang bekerja ingat kita harus mengubahnya menjadi sensor
obor.
Jadi itulah yang akan kita lakukan sekarang.
Kita akan mengambil perpustakaan obor kita dan kemudian mengambil kelas tensor di sana kita pergi yang akan mengubah sinyal
baru kita menjadi lebih padat obor maka lebih baik untuk memastikan bahwa semua elemen obor untuk menjawab
adalah mengapung jadi saya akan buat konversi jenis untuk mengubahnya menjadi pelampung seperti ini.
Dan akhirnya mencoba untuk mendapatkan refleks dari apa yang perlu kita lakukan selanjutnya.
Tentu saja untuk membuat mesin turun palsu untuk menambahkan berlian dan sesuai
dengan batch dan kami melakukan ini tentu saja dengan fungsi pemerasan yang kita harus meletakkan indeks berlian besar ini.
Dan kami ingin untuk bets yang nol.
Baiklah.
Dan sekarang kita memiliki status baru yang terdiri dari tiga sinyal dari tiga sensor plus
orientasi minus orientasi dan tentu saja itu akan tergantung pada sinyal baru yang kita dapatkan dengan fungsi pembaruan ini.
Tepat pada saat ini sinyal terakhir kita dapatkan tiga sinyal.
Jadi sebagai tambahan minus atau tambahan dan sebagai pengingat ketiga sinyal adalah kepadatan sensor yang
terdeteksi di sekitar sensor.
Baiklah.
Jadi kami baru saja mendapatkan tahap baru sehingga itu berarti kami mencapai tahap baru dan sekarang kami harus membuat pembaruan berikutnya.
Jadi menurut Anda apa yang perlu kami perbarui sekarang.
Apa yang logis saat ini setelah mencapai kondisi baru ini.
Nah yang perlu kita kencani sekarang adalah memori.
Mengapa demikian.
Itu karena pada setiap kali t transisi terdiri dari keadaan saat ini Estey pada hari berikutnya sebagai
tipis ketika hadiah arti dan tindakan 80.
Dan saat ini kami sudah memiliki S-T, kami sudah memiliki tim kami dan kami sudah memiliki 80 dan kami
baru saja mendapatkan elemen terakhir dari transisi Estep plus satu.
Jadi dengan mendapatkan keadaan baru ini sedalam yang kita dapatkan transisi memori baru dan oleh karena itu kita
harus menambahkan transisi baru ke memori karena itu hanya transisi kita berikutnya.
Jadi itu sebabnya kita harus mengingatnya sekarang.
Dan karena itu apa yang akan saya lakukan adalah mengambil objek memori saya yang dibuat dari kelas
memori replay dan karena itu saya akan mengambil memori sendiri untuk merujuk ke objek.
Tetapi karena saya menggunakan diri saya harus memasukkan diri dalam fungsi itu.
Jadi sekarang Anda benar-benar dapat melihat untuk apa diri ini.
Itu setiap kali Anda menggunakan satu variabel yang Anda buat dan diinisialisasi dalam fungsi init dan memori itu.
Dan sekarang kita berhasil.
Dan menurut Anda bagaimana kami akan memperbarui itu.
Berita baiknya adalah kita sudah membuat fungsi untuk melakukan itu.
Ini adalah fungsi push yang melarang suatu peristiwa atau transisi ke memori.
Jadi itulah yang akan kita gunakan sekarang.
Kita akan menggunakan fungsi push untuk menuliskan transisi baru yang baru saja kita buat ke memori dan oleh karena
itu di sini saya mengambil tidak sama karena kita akan menggunakan metode dan oleh karena itu kita
dapat langsung menggunakan dorongan itu.
Dan pertama saya akan menambahkan transisi ini transisi baru yang baru saja kita dapatkan dan itu adalah tanggal
terakhir terakhir.
Jadi tanggal terakhir itu sendiri.
Jadi itu S-T Itu persis ini sudah ada.
Maka elemen selanjutnya dari transisi ini tentu saja adalah keadaan baru yang baru saja kita capai.
Dan karena itu karena tidak layak dari objek yang kita buat dan diinisialisasi dalam fungsi init ini, kita tidak
menempatkan dirinya di sini.
Kami langsung menempatkan Newstead maka elemen transisi berikutnya adalah aksinya dan mengatakan kami sudah memiliki bagian terakhir yaitu
diri ini yang merupakan tindakan terakhir di sini.
Jadi tentu saja sama dengan nol.
Tetapi tentu saja itu akan diperbarui dengan fungsi tindakan pilih.
Tapi yang ini.
Jadi itu adalah tindakan terakhir diri.
Tapi sekarang hati-hati.
Elemen-elemen yang dimasukkan dalam transisi ini semuanya harus dibakar jawaban.
Seperti yang Anda lihat itulah yang terjadi untuk kencan terakhir.
Ini adalah sensor obor.
Negara baru juga dibakar jawabannya.
Dan jadi ini harus sama untuk tindakan dan kemudian hadiahnya tentu saja.
Tapi sekarang Anda akan berpikir bagaimana itu bisa menjadi jawaban yang dibakar mengingat itu hanya angka.
Anda tahu aksinya adalah 0 1 atau 2.
Tapi sebenarnya itu bukan masalah.
Kami masih dapat mengubah variabel 0 1 atau 2 ini menjadi sensor obor.
Ini hanya akan menjadi apa yang kita sebut tensor panjang.
Panjang adalah tipe dan tensor yang akan berisi integer karena aksi terakhir adalah integer
itu adalah 0 1 atau 2.
Jadi apa yang akan kita ambil sekarang adalah perpustakaan kita torche kemudian kita akan mengambil lama adalah kelas tensor
panjang yang akan membuat objek yang akan menjadi non-tenur itu sendiri.
Dan dengan mengambil fungsi aksi terakhir diri ini sebagai input, ia akan membuat objek tensor panjang ini
tetapi masih akan berisi 0 1 atau 2 menjadi objek tensor panjang dan itu hanya agar konsisten dengan transisi yang hanya
berisi tensor karena bekerja dengan obor PI dan kami bekerja dengan jaringan saraf.
Jadi kita harus bekerja dengan sensor sehingga kita pergi lama untuk menjawab.
Dan satu konversi terakhir untuk dilakukan.
Kita harus yakin bahwa apa yang ada di dalam jawaban panjang ini adalah bilangan bulat dan untuk memastikannya
meskipun kita sudah tahu bahwa tindakan terakhir adalah 0 1 atau 2 untuk memastikan bahwa kita akan melakukan
konversi jenis int ini lagi kita mengonversi aksi terakhir diri menjadi bilangan bulat.
Di sana kita pergi dan kemudian kita harus meletakkan tindakan tanpa pamrih integer ke dalam kurung di sini sehingga sekarang kita mendapatkan
tensor panjang dari satu elemen yang akan menjadi tindakan terakhir ini 0 atau 1 atau 2 itu sendiri.
Jadi intinya adalah bagaimana Anda mengubah angka nol satu atau dua menjadi tensor dengan torche.
Baiklah.
Dan akhirnya, elemen terakhir dari transisi dan tentu saja itu adalah kata terakhir yang kami dapat.
Itulah tepatnya kata terakhir bola voli yang kami buat di fungsi apa pun yang diinisialisasi ke nol.
Tetapi tentu saja diperbarui di sini dalam kode ini baik ketika kita pergi ke beberapa pengertian yang merupakan kata
negatif atau jika kita semakin jauh dari tujuan itu lagi-lagi hadiah negatif.
Jika kita semakin dekat ke tujuan, itu adalah hadiah positif dan hukuman terburuk jika kita terlalu dekat dengan
satu sisi peta. Nah itu kata negatif yang mengerikan minus satu.
Dan itu a.
Jadi mari kita tambahkan elemen terakhir dari transisi ini dengan mengarahkan sendiri kata tersebut.
Jadi saya menyalin paste ini di sini dan sekarang kita harus membuat konversi lain yang tentu saja persis
sama dengan yang ini hanya karena kata itu bukan bilangan bulat tetapi angka mengambang.
Kami hanya akan membuat obor yang konversi tensor tetapi tanpa itu akan tetap kurung di sini karena Anda tahu pertama
kita harus memasukkan nomor ke dalam daftar dan kemudian daftar ini akan pergi dan memasukkan obor ke
kelas tetapi kita tidak memiliki untuk membuatnya dalam konversi karena kata terakhir adalah angka float.
Jadi apa yang akan kita lakukan adalah menambahkan saja di sini torche dot tensor atau membakar tensor kemudian kurung kurung
Dan kita akan menutup kurung di sini dan kita tutup kurung.
Itu dia.
Jadi untuk meringkas mana yang Anda katakan bahwa kami baru saja mencapai dan kata kami kami mengamati peristiwa transisi baru
yang kami tambahkan ke memori.
Dan transisi ini berisi tanggal terakhir dan melihat status baru sebagai tipis ketika tindakan terakhir
dimainkan 80 dan kata terakhir Archie.
Baiklah.
Dan sekarang kita akan pergi dengan ingatan kita tentang tanggal.
Jadi mari kita istirahat sebentar dan kita akan mengurus pembaruan selanjutnya di tutorial berikutnya.
Sampai saat itu.