こんにちは、このチュートリアルを歓迎します。
今はAIがあり、訓練の準備が整いました。
トレーニングの最初のステップは、私たちの経験のリプレイを設定することです。
だから我々はゆっくりとそこに着いている。
トレーニングと良いニュースは、私たちに体験版のリプレイが実装されていることです。
それ以外にも、q値を習得する代わりに、すべてのトランジションが10回のトランジションごとにそれを学習する手法が思い出されます。
基本的にはこれまでとまったく同じです。
しかし、1つの目標を1つの目標にするのではなく、10ステップの累積目標と10ステップの累積報酬を得て、毎回1​​0ステップを学習します。
だから私たちは以前のようなものではなく、10ステップのトランジションについて学んでいます。
そしてこれで私は不思議に取り組み、それが訓練プロセスのいくつかの不思議を作ります。
トレーニングの時間が大幅に短縮されることは承知しています。
このテクニックのおかげで、我々は10ステップごとに学習している経験不足のリプレイを指定する必要があります。
だからこそ、この体験リプレイは、経験リプレイの古典的な実装ではありません。
自走車のために1つをするように。
この10ステップの学習を考慮に入れた体験リプレイの実装です。したがって、あなたはこの経験リプレイファイルで2つのクラスを1つのクラスに分けて、あなたのAIの進捗を10段階にすることができます。
これは最初のクラスです。このクラスが必要なのは、再生するメモリクラスにこれらの10のステップを含める必要があるからです。これは、私たちが経験する教室の実装であり、メモリが、
10ステップで学習。
だからこそ、経験の再現のこの実装では2つのクラスを見つけることができますが、それは10段階で学習していることを考慮に入れただけであり、それもメモリに考慮する必要があります。
だから、私たちの思い出を語ってみましょう。
我々はメモリメモリと呼ぶつもりで、メモリはリプレイメモリキャストの対象となり、リプレイメモリクラスはこの体験リプレイのクラスです。
そして、私はこのリプレイの経験を最初に感じています。それがリプレイの記憶クラスです。
完璧。
そして今、最初の引数が2つの引数をとり、キー値を学習するステップ数に正確に対応するステップを入れなければならないことがわかります。
だから、目標を累積して欲しいステップの数を知っている。
累積目標と累積報酬を得て、次に第二引数はメモリのサイズである容量です。
例えば、ここでは1万人を見ることができます。
したがって、容量が10000に等しい場合、それは10000のサイズを持つことを意味します。したがって、目で実行される10000ステップのメモリを取得することを意味します。
しかし、再び我々はあらゆる移行を学ぶつもりはない。
これらの最後の10000ステップのステップに沿って10ステップごとに学習します。これは以前に比べてここで紹介するこの新機能です。
私たちがこのリプレイの記憶を持ち出す前に、私たちはこのリプレイのメモリートリックと、この10回のステップごとに学んだこのトリックを持っています。そして、10ステップごとに学び、私たちは最後の10000ステップ。
これは経験豊富なリプレイと10段階の不適格性を組み合わせることで、トレーニングのパフォーマンスが大幅に向上します。
では、これら2つの議論を終わらせましょう。
最初のものは、ステップとそれと等しくなります。
しかし、ここでは、どのステップが実際にエンド・ステップ・プログレス・クラスであり、10ステップで進捗することを可能にするこの経験リプレイ・ファイルの他のクラスの犠牲者になるかを指定するとしましょう。
10ステップの間に10ステップの言葉を聞いて、10ステップ以上の累積的な報酬を得ることを覚えておいてください。
そして、それはまさに資格試験です。
だから、ここでこのステップを作成し、この経験リプレイファイルにある2番目のクラスでステップの進捗状況を作成します。
だからここでステップを作成し、これはステップの進行クラスのオブジェクトになります。これは、私たちがプレイした経験からもう一度取ります。
そこに行く。
それが反進歩クラスです。ここで私たちは、ここに環境を取り入れなければならないことが分かるので、私たちは3つの議論を必要としています。
そして、第二引数は私たちのAIです。これはもちろん、私たちがここにUで構築したAIです。
S.
最後の引数はこれのステップです。ここでは、10回の移行ごとに10回ずつ学習することを、10段階の手順で確認することを指定します。
ですから、これらの議論を手伝ってください。
最初のものは環境であり、それは運命です。
次に、2番目はAI AIで、ai aiを数えました。
それがここにあります。
ですから、これはステップ進歩クラスとこのai aiの議論の名前に過ぎません。
ここに私たちのAI愛です。
私たちが構築した引数と最後の引数はスタックで、その値は10です。
大丈夫。
それで今、私たちは、10ステップの学習があり、10ステップのこの学習を適格トレースと呼んでいるだけを記憶に入れています。
だから我々は実際にはここで高度なものに取り組んでいる。
しかし、私たちがデートにしようとしているのは、ケーキを作るようなものではないからです。
だから私たちはこれらの高度なテクニックを必要としています。
だから我々はほとんど準備ができている。
実際にLGBTトレイを実装するための次のステップに進む前に、私たちが含める必要があるのはもちろんのことですが、これは10000人の人に10000というサイズを持たせてメモリに最後のAIによって実行される10000ステップとそれは私たちがいくつかの多くを生成することができます。
私が覚えているように、単純な機能でした。
メモリには10000回のトランジションが含まれていますが、サンプルを作成する目を訓練するには、10回のトランジションの前に比べて10回のトランジションのバッチが1回ではなく、10回のトランジションのミニバッチを10000ステップ。
さて、今度は、資格追跡を実施する次のステップに進む準備が整ったと思います。
だから我々はここでいくつかの冒険をするつもりです。
これは単純な実装ではありません。
だから良い休憩をして準備ができたら、私たちはこれを攻撃することができます。
それでは、楽しんでください。