Bună ziua și bun venit la acest tutorial în Statoil de astăzi vom sincroniza cu modelul partajat.
Deci, ceea ce vom face este să trimiteți funcția, desigur, și apoi să inițializați durata unui
episod.
Așa că vom numi episodul unui episod și lungimea acestui nucleu pe care îl vom duce și îl
vom inițializa la zero.
Dar atunci această lungime prezentă va fi incrementală.
Și vorbind despre creșteri în faptul că este exact ceea ce vom face.
Așa că vom folosi o bucla în timp și vom folosi acest truc pentru a spune în timp ce adevăratul Kallen va repeta ceea ce se va întâmpla
acum ce se va întâmpla în interiorul acestei lumi.
Și astfel, primul lucru care se va întâmpla în această buclă este această creștere a lungimii
unui episod.
Deci, primul lucru pe care o vom face este incrementat cu 1 și pentru a face acest lucru putem pur
și simplu să luăm lungimi de episod și să adăugăm aici plus este egal cu 1.
Și acum ne vom sincroniza cu cota mai mult.
Asta inseamna ca acum ca agentul va obtine va folosi modelul partajat pentru a-si face putin explorarea pe
un anumit numar de pasi si cum va obtine modelul acest model comun.
Ei bine, trebuie să ne luăm moralul și apoi să folosim metoda lui Dick de încărcare, pentru că o vom
folosi pentru a obține dicționarul de stat al modelului nostru comun, astfel încât trebuie să punem mai întâi modelul partajat și
apoi să aplicăm metoda statică obțineți parametrii modelului partajat.
Și așa modelul nostru va primi modelul comun pentru micul său explorare.
Iar odată ce modelul primește acest model comun, trebuie să distingem două cazuri.
Primul este dacă se face înțeles dacă jocul se face astfel încât jocul se face atunci ce se întâmplă în acel caz.
Ei bine, trebuie să re-inițializăm stările ascunse și stările celulare ale LSD și ale mall-ului.
Și de aceea o să iau Vezi X statele celulare și, de asemenea, vârsta X stările ascunse și voi
reinițializa cărțile și cum o să le reinițializați.
Ei bine, cu numai zero, va exista un vector de 256 de zerouri, deoarece amintiți-vă ieșirile restului.
După cum am menționat 1 și 256.
Deci, vom merge noi vom initializa-le folosind biblioteca lanterna, apoi funcția zero.
Și din moment ce dorim un vector de 256 de zerouri, vom auzi dimensiunile unuia pentru vector și 256
pentru numărul de elemente care vor fi zero și apoi vom merge.
Dar atunci vom transforma asta într-un toriu Voivod, pentru că atunci vor fi calculate niște gradienți.
Așa că trebuie să integrăm acest lucru cu un gradient.
In regula.
Și vom face același lucru și pentru statele ascunse de mai jos și le vom analiza cu adevărat în același mod.
Vom merge acolo.
Deci, dacă se termină jocul.
Și acum celălalt caz pe care îl putem accesa cu altceva decât ceea ce se întâmplă în acel caz.
Ei bine, vom păstra vechile state ale celulelor și mizele ascunse și astfel foarte ușor
putem păstra cele vechi în acest fel prin tastarea a se vedea X este egală cu variabila cx acele date și aceleași pentru că în Statele
putem pur și simplu adăuga aici H x este egal variabila xx că datele sunt la.
Lucru bun făcut.
Acum putem ieși din altceva pentru că suntem în general făcuți cu aceste două cazuri, fie că jocul se termină,
fie că nu, dar rămânem în buclă, pentru că acum vom face mai multe lucruri care
în principiu sunt toate formarea proces.
Și deci ceea ce vom face acum este să inițializăm câteva variabile care vor fi
în centrul calculelor din curs.
Deci, să facem acest lucru, vom avea nevoie de valorile pe care le amintim este rezultatul criticului.
Aceasta este funcția.
Și le vom inițializa ca un cuib gol.
În acest fel vom avea nevoie de probabilitatea de a luga.
Deci probele de noroc și-l vom inițializa, de asemenea, ca o listă goală.
Apoi, desigur, vom avea nevoie de toate cuvintele pe care le vom inițializa, de asemenea, ca o listă goală.
Și în cele din urmă vom avea nevoie de entropia este ceva nou.
Dar aceasta este într-adevăr în centrul condițiilor de antrenament.
Deci, până la fel de bine.
Deci, acum că inițializăm aceste patru variabile putem începe o nouă buclă FOR și apoi această
nimfă va actualiza valorile acestor patru variabile.
Și astfel, acest nou Foluke va fi un circuit complet peste etapele de expirare și, prin urmare, variabila
de buclă va fi pașii noștri.
Deci, pentru un pas în gamă și în interior, putem pune în mod direct probabil punct non-stop, deoarece parametrul în unele pași
este exact numărul de pași ai accelerației.
Deci, pentru toate etapele accelerației Ce facem.
Ei bine, vom obține previziunile modelului.
Acum, ceea ce este returnat de model și pentru a obține aceste predicții putem pur și simplu să luăm modelul și
să îl aplicăm la intrările pe care semnalul de intrare îl trece prin creierul din model.
Și asta ne va da rezultatele, dar vom obține mai multe rezultate pe care le știi că
ne vor aduce valorile funcției care este rezultatul criticului.
Apoi, q-ul califică QSA care este ieșirea actorului dar, de asemenea, nu uitați că va scoate
deasemenea vârfurile stărilor Doheny și ale stărilor mici, deoarece amintiți-vă dacă revenim la modelul nostru
bine în funcția de transmitere și putem vedea că într-adevăr returnează rezultatul criticului.
Aceasta este valoarea funcției da, atunci producția actorului care dintre valorile cubului QSA și, de asemenea, ieșirea CM care
este această verificare dublă și a se vedea X apoi statele și statele de celule.
Deci, trebuie să fim atenți la asta.
Acest lucru este destul de diferit de ceea ce sa întâmplat înainte și, prin urmare, acum le vom aplica
pe toate la inputurile care sunt statul.
Dar acum există câteva lucruri de făcut care sunt legate de tortură.
Dar asta dă, desigur, putere la ceea ce facem.
Primul lucru pe care trebuie să-l facem este să stoarcem în stări pentru a adăuga această dimensiune care trebuie să aibă
indicele 0.
Acest lucru se datorează faptului că modelul poate accepta doar un lot de intrări și nu un scop singur în vector sau intense.
Acesta este primul lucru pe care trebuie să-l facem și stoarcem, dar atunci nu este tot ce avem nevoie
pentru a transforma stările noastre de intrare într-o torță voidabilă și așa am și eu aici.
Deci, acum suntem cu statul poliției de stat, dar nu uitați că intrările celor patru funcții sunt de fapt
imaginea de intrare.
Asta ne-am ocupat, dar, de asemenea, acest tip de vârstă X statele și statele de celule și, prin urmare, trebuie
să adăugăm aici.
Această a doua parte a intrării cu recursul său de vârstă X și 6.
In regula.
Și trebuie să luăm paranteza.
Acolo vom merge avem două intrări noastre primul este stările de intrare care este imaginile de intrare toate convertite
în spre variabilă și stoarse pentru a adăuga această dimensiune falsă a lotului și ei se opresc toate statele
și statele de Sud.
Deci suntem cu toții bine să mergem.
Suntem pregătiți să obținem predicțiile noastre.
Și acum de la această întoarcere.
Ei bine, cele trei previziuni ale producției criticului până la actor și în partea superioară a
tuturor restaurărilor impuse de CME.
Ei bine, vom introduce trei noi variabile care vor elibera trei ieșiri.
Deci, primim prima ieșire este valoarea funcției V care este rezultatul criticului.
Deci o să spunem asta.
Așa că mergem.
Aceasta este prima ieșire.
Apoi, a doua ieșire va fi ieșirea actorului.
Și asta sunt valorile Q QSA.
Dar, deoarece valorile q sunt asociate acțiunilor, le putem numi și valorile de acțiune.
In regula.
Și apoi găsiți o ieșire returnată de mâine.
Acesta este dublul taxei ascunse la vânzări, iar statele de celule văd X și apoi mergem, avem trei ieșiri
returnate de ele, toate perfecte.
Deci, acum că avem suplimentele, trebuie să folosim un Max soft pentru a juca acțiunea potrivită.
Și așa că acum va fi exact același lucru cu ceea ce am făcut înainte.
Următorul pas este să ne obținem probabilitățile astfel încât să le putem apela și de acolo unde am folosit metoda
Max, pe care o luăm de la modulul funcțional care are o lovitură la ff care a durut Max
și care va genera o distribuție a probabilităților de intrare pe care o vom pune
acum și care, desigur, valorile reale care sunt valorile q care sunt ieșirile actorului din model.
Ocazional avem probabilitățile noastre, dar pe măsură ce ați observat că vom lucra cu
entropia și împreună entropia nu ar conduce numai probabilitățile, ci și probabilitățile LUGG, deoarece
entropia este suma produsului Lucke prob. ori toate acestea multiplicate cu minus 1.
Deci, de asemenea, avem nevoie de dragostea noastră, care va fi generată de LUGG soft max.
Așadar, în loc să luăm o distribuție a probabilităților, vom face o distribuție
a probabilităților și asta o facem cu LUGG răsturnat bate funcția Optimax pentru a spune că aplicăm la cubul și utilizarea pe care o
numim valori de acțiune.
În regulă, acum avem problema și blocarea.
Și astfel suntem pregătiți să obținem entropia și entropia.
Care este formula pentru asta.
După cum am menționat deja, luăm promptitudinea pe care o multiplicăm cu produsul.
Apoi vom lua o sumă de toate astea și pentru a face acest lucru putem adăuga aici că unul dintre noi de fapt folosim strada
de mai multe ori acum.
Și așa cum am spus noi multiplicăm acest lucru cu minus 1.
Deci este minusul sumei produsului.
De multe ori.
Perfect.
Și acum vom stoca această entropie care tocmai a fost calculată în lista noastră de entropie.
Acolo vom avea ultimul calcul al entropiei.
Așa că trebuie să-l stocăm în lista de entropii și să nu facem nimic mai simplu,
vom folosi funcția de adăugare, desigur, deoarece entropiile sunt o listă.
Așa că luăm lista de entropii, apoi începem și folosim funcția append pentru a
adăuga entropia calculată.
Bine, deci o să facem o pauză acum.
Vom face acest pas cu pas în povestea următoare va juca acțiunea luând o remiză aleatorie
a acestei distribuții generate de probabilități.
Și după ce vom juca acțiunea, vom obține valoarea acestui stat și în cele din urmă vom
stoca noua noastră rată de tranziție.
Și așa va fi un nou pas mare și vom termina acest lucru în următorul obstacol.
Până atunci