Merhaba ve kursuna hoş geldiniz, önceki bölümde başladığımız derin öğrenme Killary
sezgisiyle ilgili konuştuğum bir bölüm.
Aslında biz aslında bu kısma giden yolumuz var ve öğrenme konusundan bahsettik
ve şimdi gerçek oyunculuk bölümüne geçeceğiz.
Dolayısıyla, hatırlamak zorunda olduğumuz farklı parçaların iki parçası var.
Öğrenme kısmı bu, fakat şimdi bütün bunlar bitti.
Bu çok güzel.
vermek zorunda olduğu bir harekete geçmek zorunda, bir iki üç ya da dört eylem yapmaya gidiyor.
Şimdi aslında ne yapacağına karar
Peki bunu nasıl yapıyor.
Peki o yaptığı şu anda aynı değerleri veriliyor, böylece değerler bu değerleri değiştirdikten sonra değiştirmiyor.
Calcott'u kahredici çağa göre karşılaştırıyoruz, ancak ağırlıkları güncelledik, ancak
değerler güncellenmedi. Bütün bu süreci değiştir.
Orada küp değerlerini elde etmek için.
Düzeltilmişler.
Ne olduklarını biliyoruz.
Tüm bunlar olsa olur.
Ağlar, sahip olduğumuz bu değerleri kullanarak güncellendi ve çıktı.
Yapacağımız, bunları yumuşak bir maksimum işlevle ayrıştırmamız.
Ve yine yumuşak Max tarif edildiği gibi.
Sanırım bir ek 2 ve biraz daha yumuşak maks. Konuşacağız.
Aşağıda daha ayrıntılı olarak bu bölümün geri kalanında bu eylem seçim politikası hakkında konuşacağız.
Dolayısıyla sadece birkaç öğreticide.
Ancak şu an yumuşak bir sonraki işleve geçeceğimizi söyleyeceğiz.
Temelde ne yapar, mümkün olan en iyi eylemi seçtiği en iyi olanın seçilmesine yardımcı olmasına izin verir.
Ve bunun için küçük bir uyarı var.
Bu sadece en iyi olan değil.
Bu konuda eylem seçim politikası dersinde konuşacağız.
Ama şimdi şunu söyleyelim ki burada en iyi eylemi seçer, tamam diyor, böylece Q1 olasılığını biliyorsunuz.
Temel olarak, Q değerlerinin Q değerini tahmin ettiğini biliyoruz; böylece Q değerini öğrenme algoritmasında
yaptığımız gibi, onlara bakabilir ve bunlardan en yüksek Q değerini söyleyebiliriz.
en üst seviyedeki değerler diyerek bakıyorum, bunları seçeceğim eylemi seçeceğim.
Bunların hepsine
Ve bu neredeyse öyle.
Bu, aldığı aksiyon işleminin gerektirdiği işlemi seçer ve bu süreçlerin tümü tekrarlanır.
Bir sonraki aşamada, aracı durumumuzda ve labirentin bir sonraki karesinde sona eriyor.
Ancak genelde sonraki devletin konuşması.
İşte gidiyoruz.
İçinde bulunduğumuz durumu açıklayan bir vektör aracılığıyla bir güçlendirme öğrenme problemini sinir
ağına besleriz.
Ve bir kere ona uyduğumuzda.
Bu süreçte meydana gelen iki kısım var Birinci öğrenme.
Bu nedenle küp değerlerinin her birini hedefle karşılaştırdığımız kısmı hatırla ve
daha sonra ağırlığı güncellemek için kaybı ağ üzerinden yayarız, böylece ağımız bu labirenti geçerken
ya da bu ortamda öğrenir öğrenir.
Ayrıca ikinci bölüm elbette bir eylem seçmek zorundayız ve bu değerleri yumuşak bir maksimal
işlevle geçirdiğimiz veya temel olarak daha aşağılarda bahsedeceğimiz bir eylem seçim politikası olduğumuzdan
hareket etmek zorundayız.
Ve sonra almak istediğimiz eylemi seçip bu eylemi gerçekleştiririz ve daha sonra bu
işlem tamamlanır.
Ve sonra belki de ajan belki alır, belki ajan oyuna engel değildir.
Her durumda oyun sona erer.
Ve sonra bir kez daha tüm süreç ajan tekrar tekrar tüm oyunu oynar ve o zaman bu temelde
durdurur, bu aferin bir iyilik ile biten bir havaalanı bittiğinde her zaman bildiğiniz ajan her zaman
başka bir havaalanı olduğu durur.
Ve sonra tekrar başlar ve tekrar başlar ve tekrar başlar.
Ve bunun gibi.
Böylece bu gerçekleşir ve bu işlem her zaman yeni bir durumdadır, böylece devlet buraya
kodlanır böylece sadece oynadığı her oyun için değil, her bir devlet için
önemlidir.
Bu yüzden, süreç tarihlerine kadar devam eden ve her seferinde olan bir durumda.
Böylece öğrenme olur ve oyunculuk olur.
Bu derin öğrenmenin ardındaki sezgide derin öğrenme.
var, elbette pratik ve bu arada, öğrenmeyi sürdürmek hakkında ek bilgi almak isterseniz.
Korumamız gereken çok şey
Arthur Giuliani'nin blog gönderileriyle ilgili daha önce konuştuğumuz üzere önerilen bir okuma var.
Eğer basit gayrı öğrenme Lifton'un akış kısmı 4'e bakarsanız, bugün tartıştığımız konuyla alakalı
bir bölüm bulacaksınız.
Burada, bu bölümdeki devrimleri kapsamadığımız kıvrımlardan bahsederken, bir sonraki bölümde
onlar hakkında konuşacağız.
Burada farklılık, şu an için sadece sonuç bölümünü atlamaktan ibarettir ve
bunlardan sonraki bölümde bahsedeceğiz ancak aradaki fark evrimlerdir.
Ajanın görüntüye baktığını görmek gibisin ve bu nedenle şu an için kademeli olarak
kademeli olarak bir görüntü oluşturan bir görüntüyü işlemek zorundayız.
Şimdilik çevremizi kodluyoruz, burada çevremizi kodlıyoruz ya
da muhtemelen çevremizi kodlamak için buna bakacağız, ajan vektör olarak.
Dolayısıyla bizim durumumuzda çok basit vektörel vektörler vardı.
Bazen insanlar bile o kadar basit ki bazen ya da bu blog yazısından göreceksiniz.
Bazen insanlar o eyaletin bir sıcak ve kodlu versiyonunu tercih ederler.
Temel olarak nerede labirentin her kutusunda bir tane var a.
Dolayısıyla, boş bir vaka için vektörün üç dörtlük 12 değer olacağını düşünüyorsunuz.
Bu nedenle, hangi öğelere ve kutunuza bağlı olduğunuza göre 1 veya 0 gibi değil.
Çevrede.
Ortamınızı ve çevrenizin kodlamasına hangi şekilde karar veriyorsunuz? Kodlamada bu temelde
bir vektör.
Buradaki anahtar, bunun bir konvolüsyon değil olmasıdır Yani bir görüntü gibi değil ve konvolüsyon voltu yok
Bu bölüm daha sonra gelecektir.
Bizim için burada başlıyor ve bu, yavaş yavaş daha iyi anlamamız için süreci basitleştiriyor.
Ve elbette bu postanın kaba ve eğilimli olduğunun unutulmaması ve öğreticilerimizde pi
torche kullanıyoruz.
Umarım bu hoşunuza gidiyor.
Derin konvolüyonlu, derinlikli henüz derin bir kitap öğrenmeye hızlı bir giriş.
Ve o notada sizi sonraki görüşeceğimi umuyoruz.
Ve o zamana kadar yapay zekanın tadını çıkarın.