WEBVTT 00:00.240 --> 00:02.790 Merhaba ve bu Python öğreticisine hoş geldiniz. 00:02.790 --> 00:07.230 Pekâlâ, tekrar çalma hafıza sınıfımızda uygulanacak bir son işleve sahiptik. 00:07.230 --> 00:12.060 Bu basit bir işlevi ve elbette rastgele örnekleri hafızamızdan almak için. 00:12.210 --> 00:16.080 Bu nedenle bu işlev bu rasgele örnekleri döndürür. 00:16.080 --> 00:17.850 Tamam, hadi içeri girelim. 00:17.870 --> 00:20.630 Basit diyeceğiz. 00:20.640 --> 00:21.330 İşte başlıyoruz. 00:21.420 --> 00:25.030 Ve bu işlev iki argüman girdi olarak alır. 00:25.260 --> 00:32.490 İlki her zamanki gibi kendi gelecekteki nesne hafıza sınıfını tekrarlamak ve ikinci argüman tahmin etmeye 00:32.490 --> 00:33.430 çalışabilir misin. 00:33.510 --> 00:40.290 Bazı örnekleri sabit büyüklükte alıyoruz ve bu nedenle örnekler için bir boyut seçmeliyiz ve daha kesin 00:40.290 --> 00:42.610 bir şekilde toplu boyut olarak adlandırıyoruz. 00:42.820 --> 00:47.910 İkinci argüman toplu iş boyutuna vermemiz gereken isim de bu. 00:48.180 --> 00:49.530 Ve işte gidiyoruz. 00:49.560 --> 00:54.490 İki argümanımız var ve şimdi basit fonksiyonu uygulayabiliriz. 00:54.500 --> 01:00.780 Şimdi sadece sizi uyarmak isterim ki bu biraz teknik olacak, ancak açıklamak için elimden gelenin en iyisini yapacağım. 01:01.250 --> 01:05.140 Böylece, samples değişkenini oluşturarak başlayacağız. 01:05.150 --> 01:09.620 Bu, yalnızca belleğin örneklerini içerecek olan değişken. 01:09.620 --> 01:11.340 Pekâlâ, basit, eşittir. 01:11.360 --> 01:14.090 Peki şimdi nasıl bu numuneleri alacağız. 01:14.450 --> 01:20.960 Her şeyden önce hatırlamak zorundayız çünkü örnekleri hafızamızdan alıyoruz. 01:20.960 --> 01:26.870 Sonra örneklerin parti büyüklüğü Elon's alacağım çünkü muhtemelen toplu boyuta ihtiyacımız 01:26.930 --> 01:27.720 olacak. 01:27.830 --> 01:33.920 duyduğumuz hafızaya ihtiyacımız var ve bu örneklerin iyi bir formatını elde etmek için torche veya bison hileleriyle biraz ihtiyacımız var. 01:34.040 --> 01:35.600 Bu yüzden yığın boyutuna ihtiyaç 01:35.600 --> 01:40.790 Peki ben ne yapacağım kod satırı yazacağım ve sonra öğe tarafından bu öğeyi 01:40.790 --> 01:41.900 açıklamak için gidiyorum. 01:41.990 --> 01:42.860 Öyleyse hadi yapalım. 01:42.860 --> 01:48.580 Zip işlevi ile başladım, çok yakında neler yaptığını açıklayacağım. 01:48.620 --> 01:51.980 Ve bu işlevi içinde bir yıldız ekleyeceğim. 01:52.100 --> 01:53.800 Ben de bunu genişleteceğim. 01:53.900 --> 02:02.600 ve rasgele düşünce merkezinin rasgele tahmin ettiğiniz kadarıyla burada aldığımız rastgele kitaplıktır. 02:02.600 --> 02:03.360 Star'ın 02:03.410 --> 02:08.900 Bu nedenle, bu rastgele kitaplıkları ithal etmek zorunda kalmamızın başlıca nedeni bu, bazı rastgele 02:08.900 --> 02:09.730 örnekleri alıyoruz. 02:10.040 --> 02:15.570 Dolayısıyla bu rasgele kitaplıktan basit işlevi kullanacağız. 02:15.600 --> 02:20.060 Yani bu bizim değişkenlerimiz ve bu bir işlev, bu yüzden bazı parantezler ekleyeceğim. 02:20.210 --> 02:26.110 Ve şimdi görebileceğiniz gibi, örnek bir işlevdir ve ilk argümanın kendisini görebilmeniz için bazı 02:26.110 --> 02:27.850 bağımsız değişkenler koymamız gerekir. 02:27.850 --> 02:34.660 kendi kendine konuşma belleğimizle, bizim için tekrar oynattığımız belleğimizin gelecek nesne nesnesinin belleğine karşılık gelir. 02:34.870 --> 02:36.970 Ve aslında kendi kendine konuşma, 02:37.180 --> 02:44.290 Bu yüzden burada o hafızayı kendim ekleyeceğim ve ikinci argüman, Bechuana'nın boyutunu 02:44.530 --> 02:51.360 hafızamızdan rasgele aldığını ve toplu boyutta bir isim verdiğini tahmin edebileceğiniz gibi. 02:51.550 --> 02:55.690 Dolayısıyla ikinci argüman Bachche'nin berbat olacak. 02:55.870 --> 02:56.410 Tamam. 02:56.470 --> 03:01.080 Bu durumda kod satırı yazılmış ve ne yaptığını açıklayacağım. 03:01.510 --> 03:08.260 Her şeyden önce bu rasgele nokta basit işlevi ile, bu boyutta sabit bir boyutu 03:08.800 --> 03:11.820 olan bazı rastgele örnekleri bellekten alıyoruz. 03:12.550 --> 03:13.940 Bu anlaşılabilir. 03:14.150 --> 03:18.230 Ama sonra bu Zipp yıldızı işlevi ne yapar. 03:18.530 --> 03:20.500 Peki bu konuda gizem yok. 03:20.540 --> 03:22.870 Tıpkı yeniden şekillendirme işlevi gibi. 03:22.880 --> 03:28.460 Yani, örneğin şunu ekleyeceğim, sadece onu kaldıracağımı açıklamak için biraz buraya geleceğim. 03:28.460 --> 03:34.680 Örneğin şunu diyelim, örneğin aşağıdaki unsurların bir listesini bulduk. 03:34.820 --> 03:37.900 İlk bir iki üç. 03:38.180 --> 03:39.680 Ve sonra ikinci unsur. 03:39.680 --> 03:43.180 Dört beş altı. 03:43.190 --> 03:48.020 Bu yüzden üç elementten biri iki üç dört beş altı olmak üzere iki katlı bir liste var. 03:48.380 --> 03:52.690 Öyleyse, üzerinde zip fonksiyonunu yıldızla uygularsam. 03:52.880 --> 04:02.840 Peki ne olacağını Zip yıldız listesi yeni bir listeye eşit olacak, ancak farklı bir şekil 04:03.380 --> 04:12.440 ve farklı şekil olacak, o zaman iki üç ve beş altı biri olacak. 04:12.460 --> 04:12.770 Tamam. 04:12.800 --> 04:13.950 Bu sadece yaptığı şey. 04:13.970 --> 04:16.640 Sadece listenizi yeniden şekillendirir. 04:16.990 --> 04:21.610 Tamam, şimdi Zipp yıldız listesinin ne yaptığını anladığına göre. 04:21.680 --> 04:24.560 Şimdi neden bunu yapmamız gerektiğini açıklayalım. 04:24.590 --> 04:30.360 Anladığınız gibi olayları hafızaya ekleyeceğiz ve olayların şekli var. 04:30.440 --> 04:34.530 Önce devlet sonra eylem ve daha sonra ödül. 04:34.820 --> 04:40.330 Fakat algoritmamız için bu biçimi istemiyoruz, aslında örneklerimizin aşağıdaki biçimde olmasını isteriz. 04:40.330 --> 04:47.540 Bir format, devletler için bir örnek, eylemler için bir örnek ve ödül için bir örnek olmak üzere 04:47.540 --> 04:48.660 üç örnekten oluşur. 04:48.800 --> 04:53.690 Örneğin, bu üçten birinin devlet tek bir eylem olduğunu söyleyelim. 04:53.800 --> 05:01.100 Bizden bir tane istiyoruz ve daha sonra devlete iki şey harekete geçelim ve istiyoruz ki biz, devlet bir ve devlet 05:01.100 --> 05:03.630 için her biri için bir parti var. 05:03.680 --> 05:10.090 Birincisi, eylem iki ve üçüncüyüz, bir olduğumuz için ikiydik. 05:10.190 --> 05:15.680 Bu beklenilecek olan format şu an için bu toplu işlemleri korkunç etkiye 05:15.770 --> 05:22.610 doğru bir turta saracağız, çünkü hatırlayacağımız şey hem bir tensör hem de bir degrade içeren 05:22.610 --> 05:23.280 bir değişken. 05:23.510 --> 05:29.750 Ve bir gerginlik ve degradeyi içeren korkunç bir yapı içerisinde yoğunlaşmaya 05:29.750 --> 05:35.480 göre ayırt edebilmek için bir tensör ile ayırt edebilmek için. 05:35.540 --> 05:37.820 İşte Pi meşalesi de böyle işliyor. 05:37.820 --> 05:44.480 Yani devletin eylemleri ve ödülleri için bir parti hazırladığımızı özetleyelim ve bu fiğlerin her 05:44.480 --> 05:50.600 birini ayrı ayrı bir baytın içine koyacağız. Bu Horrible'in her biri bir gradyan 05:50.840 --> 05:54.360 alacak ve sonunda farklılaşabileceğiz bunların her biri. 05:54.620 --> 05:57.430 Pekâlâ, bu Zipp fonksiyonunun amacı budur. 05:57.480 --> 06:00.350 O halde bu yorumu kaldırayım. 06:00.530 --> 06:05.980 Ve şimdi bunu yapmak zorunda olduğumuz tek şey örnekleri geri getirmek. 06:06.230 --> 06:12.650 tarafından uygulanabilir hale getirmek isteyen basit bir nedenden dolayı doğrudan örnekleri veremiyoruz. 06:12.830 --> 06:15.670 Dolayısıyla, açıkladığım gibi, örnekleri bir torche 06:15.680 --> 06:22.580 Bunu örneklerin her biri için yapmak için harita işlevini kullanacağız ve bu 06:22.580 --> 06:30.180 harita işlevi, örneklerden bir tensör ve bir degrade içeren işkence değişkenlerine eşleme yapacaktır. 06:30.200 --> 06:33.550 Gördüğünüz gibi, bu harita işlevi birkaç argüman alır. 06:33.620 --> 06:38.600 İlk argüman bir işlevdir ve bu işlev, örnekleri bazı torche değişkenlerine 06:38.600 --> 06:40.590 dönüştüren bir işlev olacaktır. 06:40.760 --> 06:45.340 Ve ikinci argüman da bu işlevi uygulamak istediğimiz şeydir. 06:45.590 --> 06:50.580 Bu, bu işlevin argümanları olacak ve bu nedenle ne olacak. 06:50.600 --> 06:52.780 Elbette örnek olacak bu. 06:52.790 --> 06:55.510 Yani burada ikinci argüman sembol olacak. 06:55.870 --> 06:59.440 Fakat sonra uygulamak istediğimiz işlevi tanımlayalım. 06:59.480 --> 07:00.620 Her sembol. 07:01.040 --> 07:06.890 Dolayısıyla burada bir işlev tanımlamak için lambda çağrısı yapan işleve bir isim vermeliyiz. 07:07.070 --> 07:14.330 Bu sadece bir isim ve Lenda'ya X'i veriyor ve bu da bu işlevin değişkeni olacak. 07:14.420 --> 07:18.390 Bu sadece bir isim ve değişkene veriyor ve sonra. 07:18.500 --> 07:24.140 bir meşale değişkenine dönüştürecek bir şey olmalı ve bunu yapmalıyız. 07:25.400 --> 07:32.010 Ve işte, bu lambda işlevinin geri dönmesini ve bunun ne olacağını görmek 07:32.250 --> 07:34.800 için işlevin ifadesini veriyoruz, örneklerimizi 07:34.800 --> 07:37.370 Daha önce bazı öğreticilerde bahsettik. 07:37.560 --> 07:39.880 Onlara göre Voivode fonksiyonumuz var. 07:40.110 --> 07:46.680 Ses işlevini yerine getireceğiz, bu dönüştürmeyi bir meşale dansçısından sensöre ve en büyük içeriğe 07:46.690 --> 07:48.590 sahip bir değişkene yapacağız. 07:48.810 --> 07:55.830 Burada ekleyeceğim ilk şey, içinde X değişkenini değiştireceğim, 07:56.010 --> 08:01.540 çünkü X, örneklere uygulanacak simples olanları olacak. 08:02.420 --> 08:09.080 Fakat o zaman, uygulamanıza ihtiyaç duyduğumuz en son teknik şey, örnekte yer 08:09.140 --> 08:15.680 alan her toplu iş için, örneğin eylemlerin toplu halini ve diğer eylemleri 08:15.680 --> 08:23.080 saygı ile birleştirmek zorunda olduğumuz gerçeğidir Devletlere tekabül eden ilk kez motora dönüştürdü. 08:23.120 --> 08:25.380 Ve neden bu birleştirmeyi yapmak zorundayız. 08:25.550 --> 08:27.610 Sadece her şeyin iyi hizalanması için. 08:27.710 --> 08:34.740 Bu, eylemi belirtmek için her satırda ve ödül aynı zamana karşılık gelmektedir. Sonuç olarak, partilerin hepsini iyi hizalanmış bir liste alıyoruz ve her toplu iş Voivod'a karşı bir turta. 08:35.180 --> 08:42.240 Peki bu birleşimi nasıl yapabiliriz. 08:42.470 --> 08:44.700 İyi, meşale kitaplığındaki kedi işlevini kullanmamız gerekiyor. 08:44.840 --> 08:48.030 Bu yüzden, X'e uygulandığında eklemek için eklediğimiz 08:48.170 --> 08:55.400 meşale ekleyeceğiz, ancak daha sonra bu işleve, bu birleştirme işlemini yapmak istediğimiz boyuta göre belirtmeliyiz. 08:55.400 --> 09:00.820 Ve daha önce bahsettiğim gibi, dizin çağına sahip ilk motor. 09:00.860 --> 09:05.460 Ve işte bu fonksiyonun hazır olmasını sağlıyoruz, bu fonksiyon, 09:05.900 --> 09:12.320 örnekleri ilk kez motora göre birleştirerek alacak ve sonra sensörleri hem bir tensör 09:12.320 --> 09:18.110 hem de bir degrade içeren bazı torche değişkenlerine dönüştürüyor ve böylece 09:18.110 --> 09:24.230 daha sonra Veri ağırlığına sahip olmak için ayırt edebileceğimiz anlamda castigate'e başvurun. 09:24.230 --> 09:28.610 Pekâlâ, bu işlevi hazırdır. 09:28.610 --> 09:30.170 Ve işte, harita işlevinin ikinci argümanı. 09:30.410 --> 09:35.270 Bu işlevi uygulamak istediğimize ve tüm örneklerimiz üzerinde belirtmek zorundayız. 09:35.270 --> 09:42.960 Oraya gidiyoruz. 09:43.040 --> 09:43.850 Bu lambda 09:43.850 --> 09:50.750 fonksiyonunu tüm örneklere uygulayacağız, böylece her bir maçın bir PI meşale olduğu canlı bir liste elde edeceğiz. 09:50.990 --> 09:53.840 Pekâlâ, bu oldukça teknikti, ancak şimdi en azından her şey iyi işliyor. 09:53.840 --> 09:58.810 Bu tekniği kullanmak istiyoruz. 09:58.850 --> 10:00.060 İstediğin gibi. 10:00.080 --> 10:05.150 Daha sonra burada kullanıyoruz, burada teknik ayrıntıları derin bir şekilde anlamak istemiyorsanız, 10:05.150 --> 10:11.060 bu üç kod satırını meşale ile yapay bir zeka yapmak istiyorsanız hafızanıza basitçe kopyalayabilirsiniz. 10:11.060 --> 10:14.460 Ancak şimdi iyi bir haber şu ki, tekrar oynatmanın 10:14.600 --> 10:21.110 yapıldığı bu oynatma bellek sınıfıyla işimiz bitti ve tüm güvenlik modu olacak bir sonraki ve son sınıfa geçebiliriz. 10:21.470 --> 10:26.780 Dolayısıyla bu modelde, elbette, tekrar oynatacak olan 10:26.960 --> 10:34.520 ağımız ve daha sonra güvenlik algoritmasının geri kalanı olacak. 10:34.640 --> 10:36.600 Bu yüzden daha büyük bir sınıf olacak. 10:36.620 --> 10:39.150 neler olduğunu daha iyi anlayabilmenizdir. 10:39.200 --> 10:44.240 Yaklaşık 10 işlev yapacağız, ancak bu sadece adım adım ilerleyerek 10:44.240 --> 10:46.130 Bu yüzden güvenlik modelini uygulamak için sabırsızlanıyorum. 10:46.520 --> 10:49.260 Ve o zamana kadar ben. 10:49.280 --> 10:50.900