สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่รูปแบบนี้มันเป็นเรื่องสยองขวัญ
เอาล่ะเราเพิ่งอัพเดทหน่วยความจำหลังจากถึงสถานะใหม่
และตอนนี้เรามาดูแลในวันถัดไป
ตามที่คุณพูดตอนนี้สิ่งที่จะเป็นปรับปรุงต่อไป
โดยพื้นฐานแล้วเราทำการเปลี่ยนแปลงหนึ่งครั้งเราได้ลงวันที่องค์ประกอบสุดท้ายของการเปลี่ยนแปลงซึ่งเป็นสถานะใหม่
ตอนนี้มันเหมือนว่าเรากำลังเริ่มต้นใหม่อีกครั้ง
และเมื่อเราเริ่มต้นใหม่อีกครั้ง
มันเหมือนกับที่คุณรู้ว่าเราอยู่ในสภาพแวดล้อมใหม่นี้และดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำตอนนี้เป็นธรรมชาติ
แน่นอนว่ามันเป็นการเล่นเพราะเราได้สังเกตการณ์ข่าวแล้ว
ตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำคือเล่นแอคชั่นและสิ่งที่เราต้องทำตอนนี้แน่นอนว่าใช้ฟังก์ชั่นการเลือกเพื่อเล่นแอ็คชั่น
ลองสร้างแอคชั่น Voivode ใหม่กันเถอะเล่นแอคชั่นที่เลือกไว้
ด้วยตนเองก่อนเพื่อระบุว่าฟังก์ชั่นการกระทำที่เลือกเป็นวิธีการของวัตถุของชั้นเรียนที่จะถูกสร้างขึ้น
ดังนั้นตัวเองที่เลือกการกระทำ
ไปเลย.
นั่นคือการกระทำต่อไป
และแน่นอนว่าเนื่องจากฟังก์ชั่นการกระทำที่เลือกใช้สถานะเป็นอินพุตเพราะแน่นอนว่าฟังก์ชั่นการดำเนินการเลือกจะส่งกลับผลลัพธ์ของเครือข่ายประสาท
ดังนั้นเราต้องป้อนข้อมูลในขั้นตอนการป้อนข้อมูลที่นี่และเนื่องจากเป็นสถานะที่เราเพิ่งมาถึงในสภาพแวดล้อมในขณะนี้ที่รัฐอินพุตเป็นของรัฐที่คุณแน่นอนเพราะรัฐที่เราเพิ่งมาถึงในเวลาที่เราตอนนี้คือ Newstead
ดังนั้นในฟังก์ชั่นการกระทำที่เลือกฉันหมายถึงการวางแท่งไม้ใหม่
เอาล่ะด้วยรหัสบรรทัดนี้เราเพียงแค่เล่นแอ็คชั่นใหม่หลังจากถึงสถานะใหม่
ตกลงและตอนนี้เราเล่นการกระทำได้ดีเราได้รับรางวัลดังนั้นเราจึงได้รับผลตอบรับกับรางวัล
และถ้าเรามีองค์ประกอบในหน่วยความจำมากกว่า 100 รายการมันคงถึงเวลาเรียนแล้ว
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำตอนนี้คือสิ่งที่มีเหตุผลหลังจากเลือกการกระทำซึ่งแน่นอนว่าเพื่อลดค่า AI
ต้องเริ่มเรียนรู้
ถ้ามันทำสิ่งที่ถูกต้อง
และตอนนี้เนื่องจากมันเพิ่งเล่นได้ดีเราจะทำให้ AI เรียนรู้จากการกระทำใน 100 เหตุการณ์ล่าสุด
แต่ก่อนที่เราจะใช้ฟังก์ชั่นที่เรียนรู้นี้เราต้องทำเงื่อนไขนี้เพื่อให้แน่ใจว่าเราได้มาถึงกว่า 100
เหตุการณ์แล้วเพราะคุณรู้ว่าเรากำลังเรียนรู้จากตัวอย่างสุ่มของหน่วยความจำ
คุณรู้ไหมว่าเรามีหน่วยความจำขนาดใหญ่ 10,000 ชิ้น
เราทำการสุ่มตัวอย่างหน่วยความจำ 100 ชิ้นและ AI กำลังเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ในตัวอย่างการเปลี่ยนสุ่ม
100 ครั้ง
งั้นลองทำสิ่งนี้ถ้าเงื่อนไขเพื่อให้แน่ใจว่าจำนวนองค์ประกอบของหน่วยความจำของหน่วยความจำนั้นแล้วระวังเพียงเล็กน้อยที่นี่ความจำที่สอนด้วยตนเองคือวัตถุของคลาสหน่วยความจำของคุณ คุณลักษณะซึ่งเป็นหน่วยความจำ
ดังนั้นในความเป็นจริงเราจำเป็นต้องใช้หน่วยความจำบางส่วนที่หน่วยความจำหน่วยความจำแรกเป็นวัตถุของคลาสหน่วยความจำเล่นซ้ำและหน่วยความจำที่สองคือคุณลักษณะที่นี่ตัวเองว่าหน่วยความจำ
ดังนั้นหากจำนวนองค์ประกอบในหน่วยความจำดีเราต้องการให้มันมีค่ามากกว่า 100 ดังนั้น Cullin แล้วจะเกิดอะไรขึ้น
ทีนี้เราสามารถเรียนรู้ได้ แต่สำหรับการเรียนรู้เราต้องได้ตัวอย่างสุ่ม 100
ช่วงการเปลี่ยนภาพและเราสามารถใช้ฟังก์ชันง่าย
และเนื่องจากฟังก์ชั่นอย่างง่ายส่งกลับแบทช์ที่แตกต่างกันไปยังสถานะ ณ เวลาที่ข้อมูลนี้ 20 บวกหนึ่งการกระทำของเวลา t
และเราอยู่ที่ 20
สิ่งที่เราต้องทำตอนนี้คือสร้างการฟื้นฟูใหม่ซึ่งจะเป็นแบทช์ของรัฐในเวลานั้นแบทช์ของวันที่ถัดไปแบทช์ของคำและแบทช์ของการกระทำ ตามที่เราได้ให้ข้อโต้แย้งที่นี่และพวกเขาอยู่ที่นี่
และตัวแปรเหล่านี้จะเท่ากับสิ่งที่ฟังก์ชั่นที่เรียบง่ายกลับมาเพราะมันจะส่งกลับชุดงานเหล่านี้อย่างแน่นอนและรัฐต่อไปใช้คำและการกระทำ
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องทำตอนนี้คือรับวัตถุหน่วยความจำก่อนแล้วจากวัตถุหน่วยความจำนี้เราจะใช้วิธีการง่ายๆซึ่งจะใช้เป็นอินพุต
จำนวนช่วงการเปลี่ยนภาพที่เราต้องการให้ AI ของเราเรียนรู้จากสิ่งนั้นคือ 100
นั่นเป็นเหตุผลที่เราตรวจสอบให้แน่ใจว่าเรามีการเปลี่ยนมากกว่าหนึ่งร้อยครั้ง
มันจะเรียนรู้จากการเปลี่ยนหน่วยความจำ 100 ครั้ง
ดังนั้นการเรียนรู้จะดีขึ้นมาก
ตอนนี้เรามาทำให้สิ่งนี้เกิดขึ้นจริง
เนื่องจากวิธีการเรียนรู้เป็นวิธีการของเราในชั้นเรียน
เราจำเป็นต้องเข้าถึงวิธีการเรียนรู้นี้จากวัตถุในอนาคตที่จะถูกสร้างขึ้นจากชั้นเรียนที่แตกต่างกันและดังนั้นสิ่งที่เราต้องใช้คือตัวเอง
ตนเองหมายถึงจุดประสงค์ที่จะทำในระหว่างเรียนและจากนั้นเรียนรู้วิธีการเรียนรู้วิธีการเรียนรู้ซึ่งเมื่อใส่แน่นอนคนเหล่านี้ที่นี่รัฐที่ไม่ดีรัฐเบลเยียมโลกธรรมชาติและการกระทำ Bachche
เหล่านี้คือแบทช์ของเราเก็บตัวอย่างจากความทรงจำของเราและเราได้ 100 อันเพราะเรามีการเปลี่ยน 100 ครั้งจากการเปลี่ยน 100
ครั้งนี้เราใช้ 100 สถานะ 100 สถานะถัดไป 100 รางวัลและการกระทำ
100 ครั้งเรามาที่นี่แล้ว
มันจะเกิดขึ้นจากชุดสุ่มเหล่านี้ทั้งหมด
สมบูรณ์
และตอนนี้สิ่งที่เราต้องทำคือการอัปเดตครั้งล่าสุดหลังจากที่คุณรู้ถึงสถานะใหม่และเล่นจริง
เราให้คุณเล่นจริง แต่เราก็ยังไม่มีปฏิกิริยา
นั่นคือตัวเราเองที่กระทำ voivode สุดท้าย
ดังนั้นขอให้แน่ใจว่าเราจะไม่ลืมสิ่งนี้
มาทำกันตอนนี้
เราจะอัปเดตตัวเองของการกระทำล่าสุดที่การกระทำครั้งสุดท้ายเท่ากับและแน่นอนการกระทำที่เราเพิ่งอยู่ที่นี่ด้วยฟังก์ชั่นการกระทำที่เลือกนี้
ตอนนี้ส่วนสุดท้ายก็อัพเดทแล้ว
เหมือนกันสำหรับสถานะใหม่
เรามาถึงสถานะใหม่แล้ว แต่เรายังไม่ได้อัปเดตวันที่ล่าสุดเนื่องจากแน่นอนว่าสถานะล่าสุดนั้นอยู่ก่อนรัฐในเวลา t
แต่ตั้งแต่ตอนนี้เรามาถึงสถานะใหม่ที่เกินดุลเมื่อถึงเวลาผ่าน
สุดท้ายมันก็กลายเป็นสิ่งที่คุณพูดที่นี่
ดังนั้นเราต้องมีการปรับปรุง
ตนเองว่าสถานะสุดท้ายเท่ากับรัฐใหม่ของเรา
เราจะไปที่นั่น.
และตอนนี้สิ่งที่เราต้องการวันที่
เหลืออีกสิ่งเดียวเท่านั้น
แน่นอนว่าคำและคำนั้นเป็นคำที่เราได้รับในความเป็นจริง
นั่นจะเป็นอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชันนี้ซึ่งถ้าเราทำการเชื่อมต่อกับแผนที่ของเราจะเป็นคำสุดท้าย
นั่นคือคำที่เราได้รับหลังจากเล่นการกระทำในรัฐใหม่นี้ถึง
ดังนั้นถ้าเราไปฟังเสียงคำสุดท้ายนี้จะเป็นลบหนึ่งถ้าเราไปไกลกว่าจากไปเราจะได้คำที่ไม่ดีลบ 0
2 ถ้าเราเข้าใกล้เป้าหมายมากขึ้น
เราจะได้รับรางวัลที่ดีเล็กน้อย 0 1
และถ้าเราเข้าใกล้ขอบแผนที่ดีเกินไปนั่นจะเป็นการลงโทษ
เราจะได้หนึ่งลบสำหรับแต่ละอัน
นั่นคือคำสุดท้ายที่เราได้รับ
ในความเป็นจริงนั่นคือเมื่อสิ่งนั้นเกิดขึ้นจริงบนแผนที่
และนี่จะเป็นอาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชัน
คำสุดท้ายที่นี่
นั่นคือสิ่งนี้
และเนื่องจากนี่คืออาร์กิวเมนต์ของฟังก์ชั่นอัพเดทที่สอดคล้องกับสิ่งนี้เราไม่ได้อยู่ที่นี่ดังนั้นตัวเราเองที่ตัวแปรคำสุดท้ายที่เริ่มต้นที่จุดเริ่มต้นในฟังก์ชั่นนี้กลายเป็นคำใหม่ที่เราได้รับ คำสุดท้ายเดียวกัน
เอาล่ะ
ตอนนี้เราปรับปรุงคำสุดท้ายของเรา
และตอนนี้เนื่องจากเราเพิ่งได้คำสุดท้าย
ทีนี้เราสามารถเดทกับโลกใบนี้ได้แล้ว
คุณจำสงครามเมื่อพวกเราเริ่มต้นที่นี่เป็นหนึ่งในตัวแปรของวัตถุในชั้นเรียนของเรา
นั่นคือหน้าต่างที่จะติดตามว่ารถไฟขบวนนี้ดำเนินไปอย่างไรโดยรับค่าเฉลี่ยของ 100 รางวัลล่าสุด
ดังนั้นคุณจะรู้ว่ามันเป็นเหมือนหน้าต่างบานเลื่อนที่แสดงให้เราเห็นว่าค่าเฉลี่ยของโลกกำลังพัฒนา
และเนื่องจากเราเพิ่งได้คำสุดท้าย
ทีนี้เราสามารถอัพเดทหน้าต่างของเราให้เป็นปัจจุบันได้อย่างไร
ทีนี้เราก็ต้องต่อท้ายคำสุดท้ายนี้ไปที่หน้าต่างและสิ่งที่ฉันจะทำคือเอาตัวเองไปที่หน้าต่างสงครามของฉันที่เราพูดเมื่อพวกเขาได้ยินสิ่งนี้และฉันจะใช้ฟังก์ชั่นผนวก
และภายในฟังก์ชั่นเปิดเราต้องใส่องค์ประกอบที่เราต้องการผนวกเข้ากับเราเมื่อเราทำอย่างนั้น
ถูกต้องสมบูรณ์แบบ
และเนื่องจากหน้าต่างสงครามนี้จะมีขนาดคงที่คุณรู้ว่ามันไม่ใช่หน้าต่างที่กำลังเติบโตมันจะเป็นหน้าต่างขนาดคงที่เลื่อนไปตามเวลาเพื่อแสดงวิวัฒนาการของโลก
ดังนั้นตอนนี้เราต้องตัดสินใจขนาดของฤดูหนาวนี้
และมันก็แค่จำนวนของรางวัลที่เราจะได้รับในหน้าต่างนี้
ตัวอย่างเช่นลองทำความเข้าใจให้คุณรู้ 1,000 ตัวสุดท้ายของ 100 คำ
เพื่อให้แน่ใจว่ามันจะเพิ่มถ้าเราวางแผนแล้วเราจะเอาหน้าต่างการทำงานของเราและเราเพิ่มที่นี่ถ้าจำนวนองค์ประกอบในหน้าต่างมีขนาดใหญ่กว่า 1,000
สิ่งที่เราต้องการทำคือลบองค์ประกอบแรกของสิ่งนี้ที่หน้าต่างของเราและองค์ประกอบแรกของหน้าต่างนี้มีดัชนีศูนย์
เอาล่ะ
ตอนนี้เราตรวจสอบให้แน่ใจว่าหน้าต่างสงครามนี้จะไม่ได้รับองค์ประกอบมากกว่า 1,000 รายการ
มีหนึ่งพันคำจาก 100 คำสุดท้ายที่สมบูรณ์แบบนี่จะเป็นหน้าต่างขนาดคงที่เพื่อให้เราสามารถดูว่าค่าเฉลี่ยของคำเพิ่มขึ้นหรือไม่
ดังนั้นถ้าการฝึกอบรมเป็นไปด้วยดีศาลก็ทำตามที่เราต้องการ
สมบูรณ์
และตอนนี้สิ่งเล็ก ๆ น้อย ๆ ที่เหลืออยู่ตามที่คุณจะทำคืออะไร
อย่าลืมว่าฟังก์ชั่นอัพเดทนี้ไม่เพียง แต่อัพเดทองค์ประกอบต่าง ๆ
ของการเปลี่ยนแปลงในหน้าต่างสงคราม
นั่นเป็นสาเหตุที่เรามีแล้วการกระทำนั้นเท่ากับทำให้วันนั้นที่เราส่งสัญญาณน้อยลงดังนั้นจึงควรส่งคืนบางสิ่ง
ดังนั้นสิ่งสุดท้ายที่เรียบง่ายที่เราต้องทำที่นี่คือแค่กลับมาดำเนินการแอ็คชั่นที่เพิ่งเล่นเมื่อมาถึงเวทีใหม่
และนั่นคือฟังก์ชั่นการอัพเดทของเราพร้อม
มันจะทำการอัพเดทที่จำเป็นทั้งหมดและมันจะเปลี่ยนการกระทำเมื่อถึงขั้นตอนใหม่
มันสมบูรณ์แบบ
นั่นคือการกระทำที่ยากลำบากครั้งสุดท้ายที่จะทำให้กระบวนการนี้ทั้งหมด
ตอนนี้ส่วนที่เหลือจะเป็นสิ่งที่ดี
เราจะสร้างฟังก์ชั่นหลักเพื่อส่งคืนค่าเฉลี่ยที่เราต้องการในหน้าต่าง
จากนั้นเราจะสร้างฟังก์ชั่นที่ปลอดภัยเพื่อช่วยรักษาสมองของรถเมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการออกจากแอปพลิเคชันและกลับไปที่มัน
และแน่นอนว่าคุณต้องการโหลดสมองของรถเมื่อคุณกลับไปที่แอป
เราจะจบลงด้วยการทำฟังก์ชั่นโหลดซึ่งจะโหลดโมเดลของคุณหลังจากคุณบันทึกโมเดลของคุณด้วยฟังก์ชั่นเดียวกัน
ฟังก์ชั่นสามอย่างที่ต้องทำ แต่มันจะง่าย
และจากนั้นเราจะมีส่วนที่น่าตื่นเต้นที่สุดของโมดูลแรกนั่นคือการสาธิตที่เราจะดูว่าอากาศทำงานหรือไม่
เราจะดูว่ารถไปถึงเป้าหมายได้หรือไม่และเราจะดูว่าเราสามารถปรับปรุงได้อย่างไรและในที่สุดคุณจะต้องสร้าง AI เครื่องแรกของคุณ
ดังนั้นฉันไม่สามารถรอที่จะเริ่มต้นการสาธิต
ลองทำฟังก์ชั่นทั้งสามนี้ก่อนแล้วจึงค่อย I