Halo dan selamat datang di pola ini horor.
Baiklah, jadi kami baru saja memperbarui memori setelah mencapai status baru.
Dan sekarang mari kita selesaikan hari berikutnya.
Menurut Anda sekarang apa yang akan menjadi pembaruan berikutnya.
Yah pada dasarnya kita sudah selesai dengan satu transisi kita telah tanggal elemen terakhir dari transisi yang merupakan
negara baru
Jadi sekarang kita mulai dari awal lagi.
Dan ketika kami memulai dari awal lagi.
Sepertinya Anda tahu kita berada dalam keadaan lingkungan yang baru ini dan apa yang perlu kita lakukan sekarang secara alami.
Yah tentu saja itu untuk memainkan tindakan karena kita sudah mendapat pengamatan dari berita Amerika.
Sekarang hal yang harus kita lakukan adalah memainkan suatu tindakan dan oleh karena itu apa yang perlu kita
lakukan sekarang tentu saja menggunakan fungsi tindakan pilih untuk memainkan tindakan.
Jadi mari kita lakukan, mari kita buat tindakan Voivode baru dan mari kita mainkan tindakan dengan tindakan pilih jadi
saya ambil
Yah pertama-tama diri untuk menentukan bahwa fungsi tindakan pilih adalah metode dari objek kelas yang
akan dibuat.
Jadi diri yang memilih tindakan.
Kita mulai.
Jadi itulah tindakan selanjutnya.
Dan tentu saja karena fungsi tindakan pilih mengambil status sebagai input karena tentu saja
fungsi tindakan pilih akan mengembalikan output dari jaringan saraf ketika keadaan input saat ini memasuki
jaringan saraf.
Jadi kita harus memasukkan tahap input di sini dan karena itulah keadaan yang baru saja kita capai di
lingkungan saat ini di mana keadaan input tentu saja Anda nyatakan karena keadaan yang baru saja
kami capai pada saat ini adalah Newstead.
Jadi, dalam fungsi tindakan pilih ini maksud saya menempatkan tongkat baru.
Baiklah dengan baris kode ini kita cukup memainkan aksi baru setelah mencapai status baru.
OK dan sekarang kita memainkan suatu tindakan. Baik kita mendapatkan hadiah dan karena itu kita mendapatkan umpan balik dengan hadiah itu.
Dan karena itu jika kita memiliki lebih dari 100 elemen dalam memori Yah itu akan menjadi waktu untuk belajar.
Dan karena itu apa yang harus kita lakukan sekarang adalah apa yang secara logis muncul setelah memilih tindakan
yang tentu saja untuk menurunkan AI perlu mulai belajar.
Jika melakukan hal-hal dengan cara yang benar.
Dan sekarang karena hanya memainkan aksinya dengan baik kita akan membuat AI belajar dari aksinya dalam
100 acara terakhir.
Tetapi sebelum kita menerapkan fungsi yang dipelajari ini, kita harus membuat kondisi ini untuk memastikan bahwa kita telah
mencapai lebih dari 100 peristiwa karena Anda tahu kita belajar dari sampel acak dari memori.
Anda tahu kami memiliki memori yang sangat besar ini dari 10.000 elemen.
Kami mengambil beberapa sampel acak dari memori 100 elemen dan AI belajar dari informasi yang
terkandung dalam sampel 100 transisi acak ini.
Jadi mari kita buat ini jika kondisi untuk memastikan bahwa jumlah elemen memori dari memori itu dan kemudian
berhati-hati hanya sedikit trik di sini memori otodidak adalah objek dari kelas
memori replay Anda tetapi kemudian kelas memori replay memiliki atribut yang merupakan memori.
Jadi sebenarnya kita perlu mengambil beberapa memori yang memori memori pertama adalah objek dari kelas memori
replay dan memori kedua adalah atribut di sini memori itu sendiri.
Jadi jika jumlah elemen dalam memori baik kita ingin lebih besar dari 100 maka Cullin Dan kemudian apa yang
terjadi.
Kita bisa belajar tetapi untuk belajar kita perlu mendapatkan sampel acak ini 100 transisi dan ini bisa
kita dapatkan dengan fungsi sederhana.
Dan karena fungsi sederhana mengembalikan kumpulan berbeda untuk menyatakan pada saat t data ini 20 ditambah satu tindakan
waktu t dan kami berada di 20.
Nah yang perlu kita lakukan sekarang adalah membuat beberapa kebangunan rohani baru yang akan
menjadi kumpulan negara bagian pada waktu t kumpulan tanggal berikutnya kumpulan kata-kata dan kumpulan tindakan
dan kita hanya dapat memberikan nama yang sama seperti yang kami berikan untuk argumen di sini dan mereka ada di sini.
Dan variabel-variabel ini akan sama dengan apa yang dikembalikan fungsi sederhana karena ia mengembalikan bets-bets ini dengan tepat
dan negara selanjutnya mengambil kata-kata dan tindakan.
Jadi yang perlu kita lakukan sekarang adalah mendapatkan dulu objek memori kita dan kemudian dari objek memori ini
kita akan menggunakan metode sederhana yang akan diambil sebagai input.
Jumlah transisi yang kita inginkan dari AI adalah 100.
Itu sebabnya kami memastikan bahwa kami memiliki lebih dari seratus transisi.
Jadi itu akan belajar dari 100 transisi memori.
Jadi pembelajarannya akan jauh lebih baik.
Dan sekarang mari kita mewujudkannya.
Nah karena metode belajar adalah metode di kelas kami.
Kita perlu mengakses metode Belajar ini dari objek masa depan yang akan dibuat dari kelas yang berbeda dan oleh
karena itu apa yang perlu kita ambil adalah diri.
Diri mengacu pada tujuan yang harus dilakukan selama kelas dan kemudian belajar sebagai metode ini belajar metode belajar
yang ketika menempatkan Tentu saja orang-orang ini di sini keadaan buruk negara Belgia dunia alami dan
tindakan Bachche.
Ini adalah kumpulan kami yang diambil dari ingatan kami dan kami mendapatkan 100 darinya karena kami memiliki 100 transisi
dari 100 transisi ini kami mengambil 100 Negara 100 negara bagian berikutnya 100 hadiah dan 100 tindakan mari kita hadapi
di sana-sini kita pergi sekarang pembelajaran akan terjadi.
Ini akan terjadi dari semua batch acak ini.
Sempurna.
Dan sekarang yang perlu kita lakukan adalah pembaruan terakhir setelah Anda tahu mencapai negara baru dan bermain dalam
aksi.
Yah kami membuat Anda benar-benar bermain tetapi kami masih tidak memiliki reaksi itu.
Itulah diri kita yang bertindak sebagai voivode terakhir.
Jadi mari kita pastikan kita tidak melupakan ini.
Ayo lakukan sekarang.
Kami akan memperbarui tindakan terakhir yang sama dengan tindakan terakhir dan tentu saja tindakan tindakan yang kami tinggal di sini
dengan fungsi tindakan pilih ini.
Baiklah sekarang, bagian terakhir diperbarui kemudian.
Sama untuk negara baru.
Kami mencapai negara baru tetapi kami belum memperbarui tanggal terakhir karena tentu saja yang terakhir sebelum negara
pada waktu t.
Tetapi sejak sekarang kita mencapai surplus negara baru ketika tiba saatnya untuk melewatinya.
Nah yang terakhir menjadi ini, Anda katakan di sini.
Karena itu kita perlu diperbarui juga.
Diri yang terakhir sama dengan negara baru kita.
Itu dia.
Dan sekarang apa yang perlu kita kencani.
Nah hanya ada satu hal yang tersisa.
Tentu saja kata itu dan kata itu persis kata yang kita dapatkan dalam kenyataan.
Jadi itu akan menjadi argumen dari fungsi ini yang jika kita membuat koneksi ke peta kita akan menjadi
kata terakhir.
Itulah kata yang kami dapatkan setelah memainkan aksi di negara baru ini.
Jadi jika kita melanjutkan ke beberapa suara kata terakhir ini akan menjadi minus satu jika kita melangkah lebih jauh dari kita
akan mendapatkan kata yang sedikit buruk minus 0 2 jika kita lebih dekat ke tujuan.
Kami akan mendapatkan hadiah yang sedikit bagus 0. 1.
Dan jika kita terlalu dekat ke tepi peta, itu akan menjadi hukuman.
Kami akan mendapatkan minus satu untuk masing-masing.
Jadi itulah kata terakhir yang kita dapat.
Pada kenyataannya saat itulah yang terjadi nyata pada peta.
Dan ini akan menjadi argumen fungsi.
Kata terakhir di sini.
Persis seperti ini.
Dan karena ini adalah argumen dari fungsi pembaruan dengan baik yang
sesuai dengan ini, kita tidak di sini dan oleh karena itu diri kita bahwa variabel kata terakhir diinisialisasi pada awal dalam
fungsi ini menjadi kata baru yang kita dapatkan pada kenyataannya yaitu kata atau itu kata terakhir yang sama.
Baiklah.
Sekarang kami memperbarui kata terakhir kami.
Dan sekarang karena kita baru saja mendapatkan kata terakhir.
Kita sekarang bisa berkencan dengan dunia.
Anda ingat perang ketika mereka kita inisialisasi di sini sebagai salah satu variabel dari objek kelas kita.
Itulah jendela yang akan melacak bagaimana kereta ini berjalan dengan mengambil rata-rata
100 hadiah terakhir.
Jadi Anda tahu itu akan seperti jendela geser yang menunjukkan kepada kita bagaimana rata-rata dunia berkembang.
Dan karena kita baru saja mendapatkan kata terakhir.
Yah kita bisa memperbarui jendela kita ke bagaimana kita memperbaruinya.
Yah kita hanya perlu menambahkan kata terakhir ini ke jendela dan oleh karena itu apa yang
akan saya lakukan adalah membawa jendela perang saya sendiri yang kami katakan ketika mereka mendengar ini dan saya akan menggunakan fungsi append.
Dan di dalam fungsi terbuka kita perlu memasukkan elemen yang ingin kita tambahkan ke kita ketika
melakukan itu tentu saja kita mau.
Baiklah, sempurna.
Dan karena jendela perang ini akan memiliki ukuran tetap, Anda tahu itu bukan jendela yang sedang tumbuh
itu akan menjadi jendela geser ukuran tetap dengan waktu untuk menunjukkan evolusi dunia.
Dan sekarang kita perlu memutuskan untuk ukuran musim dingin ini.
Dan itu hanyalah jumlah sarana imbalan yang akan kita miliki di jendela ini.
Sebagai contoh, mari kita beri tahu Anda arti 1000 cara terakhir dari 100 kata terakhir.
Dan untuk memastikannya kita akan menambahkan jika kemudian merencanakan maka kita ambil jendela kerja kita dan kita cukup
menambahkan di sini jika jumlah elemen di jendela lebih besar dari 1000.
Nah yang ingin kita lakukan adalah menghapus elemen pertama ini yang jendela kita dan elemen
pertama dari jendela ini harus indeks nol.
Baiklah.
Sekarang kami memastikan bahwa jendela perang ini tidak akan pernah mendapatkan lebih dari 1000 elemen.
Ada seribu rata-rata dari 100 kata terakhir yang sempurna ini akan menjadi jendela dengan ukuran tetap sehingga kita
dapat melihat apakah rata-rata kata tersebut meningkat.
Dan oleh karena itu, jika pelatihan berjalan dengan baik, maka pengadilan akan melakukan apa yang kita inginkan.
Sempurna.
Dan sekarang satu hal kecil yang harus dilakukan menurut Anda apa yang akan terjadi.
Ingat fungsi pembaruan ini tidak hanya memperbarui berbagai elemen transisi di jendela perang,
tetapi juga mengembalikan aksi yang dimainkan saat mencapai kondisi baru ini.
Itulah mengapa kita memiliki dan kemudian tindakan sama dengan membawa tanggal bahwa kita kurang sinyal dan oleh karena
itu seharusnya mengembalikan sesuatu dan sesuatu yang seharusnya dikembalikan tentu saja tindakan.
Jadi hal terakhir sederhana yang perlu kita lakukan di sini adalah hanya mengembalikan aksi yang baru saja dimainkan ketika mencapai
tahap baru.
Dan itulah fungsi pembaruan kami siap.
Ini akan melakukan semua pembaruan yang diperlukan dan itu akan mengubah tindakan ketika mencapai tahap baru.
Itu sempurna.
Itu adalah tindakan sulit terakhir untuk membuat semua ini menjadi proses.
Sekarang sisanya akan menjadi barang bagus.
Kami hanya akan membuat fungsi inti untuk mengembalikan cara yang kita inginkan di jendela.
Kemudian kami akan membuat fungsi yang aman untuk menyelamatkan otak mobil kapan pun Anda ingin keluar dari aplikasi
dan kembali ke sana.
Dan tentu saja karena Anda ingin dapat memuat otak mobil Anda ketika Anda kembali ke sana
kembali ke aplikasi.
Yah kita akan berakhir dengan membuat fungsi beban yang akan memuat model Anda setelah Anda menyimpan model Anda
dengan fungsi yang sama.
Jadi tiga fungsi untuk melakukan itu tetapi itu akan menjadi sederhana.
Dan kemudian kita akan memiliki bagian yang paling menarik dari modul pertama ini yaitu demo yang akan kita lihat
jika udara bekerja.
Kami akan melihat apakah mobil mencapai tujuan dan kami akan melihat bagaimana kami dapat meningkatkannya dan
akhirnya Anda harus membangun AI pertama Anda.
Jadi saya tidak sabar untuk memulai demo.
Mari kita buat tiga fungsi ini terlebih dahulu dan sampai saat itu juga.