Merhaba ve yaratıcımızın süper heyecanlı bölümüne hoş geldiniz noktamıza hoş geldiniz.
Bu yüzden, tam olarak, günü eğitirken ne olacağım, gerçekleştirmek istediğim hedefe ulaşmak için
istihbarat kuracağım, ki bu, öldürmeden yelek elde etmektir.
Ve bunu yapmak için, temelde doğru tahminleri üretmek için sinir ağını eğitmek için gidiyoruz
ve daha sonra herşey hazırdı çünkü beynin bu çıktı sinyalleri, nihai eylemleri
yerine getirmek için vücuda doğru iletim sağlamış durumda.
Yani temelde şimdi yapmak üzereyim daha önce yapmış olduğumuz bir şey.
ağırlıklar bu son hataya ne kadar katkıda bulunduklarına göre değişir.
Bellekten bazı rasgele toplu işler alacağız. Örneklerdeki girdilerimizin alınması çıktıların alınmasını,
tahminlerin tahmini ve hedef arasındaki son alanı hesaplamasını sağlıyoruz ve
ardından geriye doğru yaymayı yaparak
Bu yüzden tüm bunları yapalım.
Bunun ne kadar kolay olacağını göreceksin çünkü bunu uygulayacak tüm
araçlara zaten sahibiz, sadece optimizer ve son işlevler gibi meşale araçlarına sahip değil aynı zamanda daha
önce yapmış olduğumuz tüm sınıfları da Tabii ki tahminleri almak için kullanacağımız elbette beyin.
süper performansa sahip olacağı parçalara birleştirildi ve sonuçta süper güçlü bir AI elde edeceğiz.
Ardından, deneyim tekrar oynatma uygulama uygunluğu izi ve tüm bu araçlar,
araçların
O halde bunu gerçekleştirelim.
Aklımıza izin verelim ve şimdi yapacağımız ilk şey, hatayı hesaplarken ve iyileştirici
olarak eğitime alıştığımız son işlevi elde etmektir.
Yapacağımız ilk şey budur.
Bu yüzden son işlev için bir değişken oluşturalım.
Onu kaybetme olarak adlandıracağız ve bu, son modülden gelen MSEE kaybı işlevine eşit olacaktır.
Ve bu MSEE biz kullanacağımız son işlevi, çünkü temel olarak tahminlerimiz farklı
eylemlerin temel değerlerini öngördüğümüzü bildiğiniz anahtardır.
Ve bu nedenle bunlar gerçek sayılar olduğundan, regresyon için bazı sinir ağı çalışmaları yapmaktayız
ve bu nedenle son fonksiyon, CT hatası aracıdır.
Kullandığımız son fonksiyon budur.
Genelde gerileme için.
Pekâlâ, şimdi son işimize sahibiz Optimizayicimizi alalım.
Yani burada optimize edilmiş olan Voivode, Freda'nın optimizerini oluşturuyor.
Ve her zamanki gibi alacağız.
Kendinden tahrikli araba gelince, atom atomizörü.
Bu eğitim için harikalar yaratacak çok güçlü bir eniyileyici.
O halde bu Adamı alalım.
Ve unutmayın ki tam da kendi kendine çalışan otomobilimiz için iki temel argüman girmeliyiz.
Birincisi, optimize edici ile sinir ağımızın parametreleri arasındaki bağlantıyı kuracak
olan sensör.
Beynimizin nöronlarının ağırlığı budur.
Bunu yapmak için CNN olarak adlandırdığımız beynimizi alıyoruz.
Beynimiz için yarattığımız nesne budur.
Ve böylece CNN parametrelerini hatırlar ve parantez olur, böylece optimize edici ile AI'mızın
beyindeki nöronların ağırlığı arasındaki bağlantıyı sağlar.
Ve ikinci argüman öğrenme hızıdır ve bizim tarafından verilmektedir.
Ve burada daha küçük bir yükseltme yapmak zorundayız, çünkü çok hızlı bir şekilde birleşmek istemiyoruz ve
alabildiğimiz bazı hızlanma ve bu nedenle iyi öğrenme yolları istiyoruz.
İşte nokta üzerinde küçük olanı veya yüzde 1 açık olanı.
Sanırım kendi kendine çalışan otomobiller için kullandığımız şey bu.
Tamam, şimdi son bir fonksiyon atomizörü var, bu yüzden sonbahara başlamak için hazırız.
Aslında biz şimdi başlayacağız ama bunu yapmamızın hemen öncesinde eğitileceğimiz
evre sayısının boyutuna karar vereceğiz.
Ve bu nedenle, burada bu sayıdaki kutuplara yanıt verecek ve 100'e eşit olduğunu söyleyen yeni
bir değişken yaratmada.
AI'yı eğitecek kadar yol bu olacak.
Ve 100'den önce en iyi yola ulaşmayı başaracağım şekilde bile.
20-30 gibi.
Bakalım.
Ama şimdi 100'ü alalım.
Ve eğer buna ihtiyaç duyarsak artarız.
Ancak bunun gerekli olacağını düşünmüyorum.
Tamam, şimdi hava yastığının sayısına sahip olduğumuza göre, takip etmeye başlayabiliriz.
Xbox'u eğittiğimizde eğitimin ana hatlarını biliyorsunuzdur.
Dolayısıyla o zaman gerçekten de geçerli bir kitap olacak.
Bunun için tekrar seçtiğimiz şey buydu.
Şüphesiz elbette aralık işlevini kullanarak ilk arkada bir kitaptan birer tane
artıya gitmek istediğimizi
söyleyeceğiz, çünkü bir aralığın üst sınırının olmadığını unutmayın.
Bu nedenle 100'e kadar çıkmak istiyoruz.
Peki, 100'e çıkmak için artı bir tane belirleyip bunları belirtmeliyiz.
Pekala CULLEN ve şimdi döngüye girelim.
Pekâlâ, yapacağımız ilk şey, 200 basamaklı 10 adım atmaktır.
Yani her aşama 10 basamağın ardından 200 çarpı işleyecek ve bunun için deneyim tekrarlama sınıfımızdan bir adım
işleve sahip olacağız ve bu nedenle aslında bir yöntem olan bu
işlevi kullanacağız çünkü onu hafıza nesnemizden alacağız 10 adımdan oluşan bu iki yüzü üretmek için
yeniden çalma bellek sınıfından bir nesnedir.
Peki, burada yarattığımızı hatırlattığımız bellek nesnemizi söylemeliyiz bellek, 10 aşamalı adımlarla ve
10000 kapasiteli hafıza sınıfını tekrar oynatmanın bir nesnesidir.
Bu nesneyi yarattık ve bu nesneden alıyoruz.
Bu adım adım işlevi adımları çalıştırır ve 10 adımdan oluşan iki yüz ardışık işlemi belirtiriz.
Böylece her aşama eklenir.
Temelde yüz adım.
Şimdiyse, her çağda 200 basamakta ilerliyoruz.
Şimdi, bu koşu örneklerinden bazı örnekleri almanın ve bu partilerin örneklenmesinin zamanı geldi.
Örnek yığın olan hafızamızdan başka bir fonksiyona sahibiz ve bu iki yüz çalışmadan tam
olarak bazı yığınlar üretecek.
Ancak unutmayın ki bu partiler şu sıralar geçiş dizilerini topluluğudur.
sefer yalnızca bir grup geçiş oldukları bir dizi 10 basamaklar var.
Şimdilik aksine, yığınların bu
10 adımdan oluşan 10 adımdan oluşan gruplar olacak ve şimdi hafızamızdan almanın
zamanı geldi.
Bu rasgele yığınlar.
Ve onları elde etmek için toplu boyut için toplu boyut uygulamak zorunda olduğumuz basit
toplu iş fonksiyonunu kullandık, burada toplama boyutu 32, hatta 64 veya hatta 128'dir.
Unutmayın bunun diyor 32'si kullanmak yaygın bir uygulamadır.
Bazı Bachche öğreniminde yapay sinir ağları mimarisinde genel olarak bunu göreceksiniz.
Ama bu sefer oldukça farklı.
Sadece on adımdan oluşan bir grup gönderiyorduk.
Bu nedenle daha büyük ölçülerdeki tezgahları almanız daha iyi.
Bu yüzden 64 veya 128'i alabiliriz.
Bu yüzden 128'i alacağız ve aslında bu bir Fulop'un içinde olacak çünkü birkaç toplu iş
almak istiyoruz ve onları örnek toplu işleviyle döndüren işe alıyoruz.
Bu nedenle, bu bellek örneği toplu iş 128'te bu Fulop, 128 adımın hepsinde olduğu anlamına gelir. Belki
de bellek, bize yalnızca, çalıştırılan son 128 adımdan oluşan bir toplu iş büyüklüğü 128 verecektir.
Sadece 128 boyutlu toplu işler alıyoruz ve öğrenme bu gruplarda gerçekleşecek.
Ayrıca, bu grupların dışında, uygunluk tablonuz çalıştırılacak, on adımın her
birinde öğrenmeyi öğreneceksiniz.
Pekâlâ, şu an bir döneme ait olan bu döngü içinde.
Fakat şimdi bu sefer belirli bir toplu haldedir ve şimdi yapacağımız ilk şey,
girdilerimizi ve hedeflerimizi ayrı ayrı alacağımızdır.
Ve size söylediğim gibi, uyguladığımız araçlardan birini burada görebileceğiniz uygunluk
hileleriyle yapabilirsiniz.
Bu okunaklı şekilde izleme işlevi, toplu işi girdi olarak alır.
Şimdi toplu iş ve girişleri ve hedefleri çıktı olarak dönmek zorundayız.
Dolayısıyla şimdi basitçe yapabileceğimiz, girdiler ve hedefler olacak iki
girdi yaratmaktır ve bu girdilerin bize söyleyemeyeceği şey, bu LGBTI izleme işlevinin bu işlevi toplu işleve uygulamak
üzere toplu iş uygulamasına döndürdüğüne eşittir. döngü.
Ve bu yüzden yapacağımız şey, sadece bizim topluluğumuza uygulanan uygunluk izidir.
Tamam.
bize girdiyi ve tuvaleti alır, ancak Peşeci meşalesinde her zaman yapmamız gereken bir şey daha var.
Bu
Ve tabii ki bu, sinir ağının girişlerini ve aynı zamanda değişkenlerin bazılarını da hedefe dönüştürmektir.
Ama ne de yeni bir şey yok.
Bunu nasıl yapacağımızı biliyoruz.
Bunu, girişlerimizi ve hedeflerimizi alacağımız şekilde yapabiliriz.
Ve bunlar, girdiler ve değişken hedefler için olan değişken girdilere eşit olurken, bu da
hedeflerin olduğu.
bazı torche değişkenlerine dönüştürülür ve hedefler de bazı değişkenlere dönüştürülür.
Pekâlâ, beyin girdileri
Şimdi girdileri sinir ağına yerleştirebiliriz.
Ve bunu neden yapmamız gerekiyor?
Bunun nedeni, bir sonraki adım hedeflememiz gereken tahminleri almaktır.
Elbette tahminlerimize ihtiyacımız var çünkü o zaman tahminler ve
hedefler arasındaki kayıptan hesaplanacağız.
O halde bu tahminleri alalım.
anayasal haber ağımız CNN olan beyne geçip girdilerimize uygulayalım.
Yine bu çok basit ki şimdi
Oraya gidiyoruz.
Girişler sinir ağına girer ve sinir ağı tahminleri çıkarır.
Mükemmel.
Şimdi, hedeflememiz gereken korumalara sahibiz, böylece yasaları alabiliriz ve bir sonraki adım.
Yeni bir değişkeni tanıtacağız, çünkü şu anda son hatadan farklı son
hatayı alacağız, çünkü son hatayı almak için kanunlar fonksiyonunu kullanıyoruz.
fonksiyonu tahminlerimize uyguladığımızda alacağımız ve gittiğimiz hedeflerin her şeyin ne kadar pürüzsüz olduğunu görüyoruz.
Son hata burada ve son
Şimdi her şey mantıklı.
Öncelikle girdileri alırız, daha sonra tahminleri alırız, tahminler ve tuvaletler
sayesinde en son hatayı alırız.
Çok mantıklı ve pürüzsüz.
Ve şimdi bir sonraki adım ne olacak.
ana kadar bu son hatayı ağırlıkları yapmak için sinir ağına geri döndürebiliriz; bunu merkezdeki
gazlı ızgarayla yaparız ve bu anlamda optimizasyon programımıza ihtiyaç duyduğumuz anlamda derece almak için gerçekleştiririz.
Şimdi aynı mantıksal yol şu
Ama biz zaten burada var.
Adam atomizörümüz.
Ama şimdi bu noktada ne yapmak zorunda olduğumuzu hatırlayın.
Onu başlatmalı ve başlatmalıydık.
Unutmayın, optimize edici nesnemi alıyoruz.
Ve sonra sıfır grette yöntemini uygularız.
Başlıyoruz, onu başlatan parantezi unutmayalım.
Şimdi bir sonraki adım, son hatayı yeni ağa geri
döndürmek ve bunu yapmak için son hatamızı alıp geri yöntemini uyguluyoruz.
Dolayısıyla bu, geriye doğru yayılımı sağlamak için yeterlidir.
Ve son olarak, son hata, işe yarayan yeni hataya yayıldı ve ağırlıkları
güncelleyebiliyoruz.
Bu anlamda hâlâ mükemmelleşiyoruz ve bunu yapmak için optimize ediciyi alıp adım
yöntemini uyguladığımızı unutmayın.
Oraya gidiyoruz.
Ağırlıklar şimdi tarihli.
Sana söylediklerim, sadece zaten yapmadık, şimdi çok basit ve çok doğal görünüyor.
Şimdi de eğlenceli bir şeyler yapacağız.
Her çağda çalıştıklarımızın ortalamasını yazdıracağız.
Biliyorsunuz, AI'nın eğitime nasıl gittiğini takip edebiliyoruz.
ve başlangıçta bu başlangıç ​​safhası var, böylece ortalama başlarda artmayacak, ancak
o zaman sömürme aşamasına ulaştıktan sonra, ortalama ödülü kesinlikle göreceğiz artırır ve
mümkün olduğunca çabuk yelkene ulaştığında belli bir seviyeye kadar yükselir.
Ortalama ödüllerin, dönemlerin basamakları boyunca arttığını görmek istiyoruz
Öyleyse öncül ile başlayalım.
Bunu bir şekilde yapacağımızı biliyorsunuz, ancak buradan döngüye dönmek zorundayız ve bundan
sonra basacağız.
İyi ama sonra yüzde s çünkü her şeyi daha iyi bir dize dönüştürmek için gidiyoruz.
Ve sonra ortalama olduğumuzu ekleyeceğiz ve daha sonra yüzde S'yi de ekledik, sonra
teklifi kapatacağız ve sonra bir yüzde ekledik.
tarafta, ilk insanın olacağı değişkenleri buraya çağırdığımızdan biliyorsun.
Ve öbür
Ve ikinci değişken, şu anda hesaplayacak olan ortalama kelimeye karşılık gelir.
Bu nedenle, yaşanabilir ortalama kelime henüz mevcut değil.
Şu an onu yaratacağız.
Bu yüzden, Esti'yi çağımızdan kullanacağız, ancak bunu trenin içine dönüştüren sayı daha iyi
olur ve ortalama ödül olacak s t r ekleyeceğiz.
Ve bu yüzden Viji ödülü diyeceğimiz bir değişken yaratacağız.
Şimdi de bu değişkeni yaratacağız ve hesaplayacağız.
Tamam, o halde bunu yapalım.
Yapmamız gereken tek şey, zaten sahip olduğumuz EPOC'yi bıraktı.
Şimdi ortalama kelimeyi hesaplayalım ve bunu burada hesaplamamız gerekiyor.
Hâlâ döngüdeyiz ancak bizim bekarımız çünkü şimdi yama örneklerimiz var ve partide bir
eğitim var.
Fakat şimdi propaganda için Artı geriye yayılım toplu halde yapılır.
nesnemizle yapabileceğimiz toplu sözcükleri hesaplayabiliyoruz, çünkü insteps nesnemiz bu işlevi
içeriyor; bildiğiniz basamaklarda gerçekleşen toplu ödülleri almamızı sağlayan adımlar adımlar çalıştırın.
Böylece epoche döngüsüne geri dönüyoruz ve şimdi adımlar
Dolayısıyla şu anda adımların yeni kazanımlarını güncellemek için kullanacağız ve sonra hareketli ortalama
nesneyi, her nesneye hareket eden kümülatif kelimeleri ekleyerek güncelleyeceğiz.
Ve sonra ortalamayı hesaplıyoruz ve ihtiyacımız olan ilk şeyin Stribild
kelimesi olduğunu düşündüğümüz ortalamayı nasıl alacağımız.
O halde onlara kelimeleri adımlar diyelim ve o zaman burada hatırlattığım son adımlarımızı ve adım
ilerleme sınıfının nesnesini, örneğin nesneler için deneyim tekrarlamamızdan alıyoruz dedik.
Ardından, kelimeler basamakları ve ardından bazı parantez ekliyoruz.
Tamam.
Bu, basamakların yeni toplu ödüllerini bize verecektir.
Pekâlâ, ama o zaman bu yeni toplu ödülleri hareketli ortalama nesnemize eklemeliyiz ve bunu
yapmak için, bu sefer hareketli bir ortalama sınıfta bir yöntemimiz var, bu yöntem
şu ki burada yarattığımız hareketli ortalama nesneyi almamız çok basit 100 adım sonra add
yöntemimizi kullanacağız.
Ve sonra Admetus'ta sözlerimizi adımlar atıyoruz ve bu, adımların getirilerini hareketli
ortalamaya ekleyecek.
Pekâlâ, sonunda ortalama kelimeyi hesaplayabiliriz ve bu da burada bunun değişkeni olduğunu
bilirsiniz.
Bu ortalama kelimeye eşit olacak ve onu elde etmek için sadece hareketli ortalama
nesnemizden ortalama bir yöntem kullanmamız gerekiyor ve bunu yaptığımızdan ve ortalama söyleyeceğimizi söyleyelim çünkü
hareketli ortalamız zaten güncellendi yeni sözcük adımlarıyla Add yöntemine
harika şeyler ekledik.
Şimdi, ortalamanıza uyan bir sözcüğümüz var, böylece buraya yerleşecek.
Ve bu her saat basılacak.
Bu yüzden bu çok heyecan vericidir çünkü her bölümde havanın nasıl gittiğini
takip edeceğiz.
Ortalama kelimenin artmakta olup olmadığını göreceğimizi biliyorsun.
Ve heyecan verici bir şeyden söz ederek.
Çok heyecan verici olan şey, 1500'e ulaştığında her zaman yeleğe ulaştığını biliyorum olması.
Şimdi ne yapacağız ortalama ödül 1500 ulaşırsa yapacağız.
Şimdi 1500'den daha da yükseliyorsa Eh, yeni bir şey basacağız ve bu son
baskıda olacak.
Bastıracağımız çok başarılı baskılar diyebiliriz.
AI'nı tebrik eder, çünkü AI kazanır.
Ortalama olmayan bir kelimeye ulaşırsak bunun olması durumunda bu harika olurdu.
1500'den büyük.
En iyi AI'nın yüzde yüz emin olabiliriz.
Belki de bundan biraz daha düşüktür, ancak 1000 ile denedim ve bazen ileri seviyeye ulaşamadık
ama 1500'e varırsak AI da kazanırsa emin ol ki AI kazanır.
O halde bunu sonra izleyeceğiz.
Pekâlâ, bu çok heyecanlı olacaktı.
Ve o zaman sadece eğrinin sonu bu.
Eğitime başlamak istediğimizi belirtmeliyiz.
Eğer böyle olursa, artık geniş bir servete ulaşıp ulaşmadığını biliyorsun, artık eğitmek zorunda değilsin.
Yani 1500 yıllık ortalama bir dünyaya ulaşırsak tüm süreci mola ile sona erdireceğiz.
Bütün süreci bitirebiliriz ve bunu yapmak için burada bu mola kullanabiliriz.
Tamam.
Ve oyun sona erdiğinde yapılacak en son şey, AI'nın kazanmasıdır.
Çevreyi kapatabilir ve son bir eylem ekleyerek
kıyamet ortamını kapatmaya çağıracağım.
Bunu yapmak için Doom olarak adlandırdığımız ve hatırladığımız Dume ortamımızı alıyoruz.
Ardından, bu yakınlığı ekleyebiliriz ve oyunun bitimini
müteakip çevreyi kapatacağız.
Pekâlâ, işimiz bitti.
Sonuçlarını görmekten çok heyecanlıyım ve sonuçlarını izlerken bir sonraki öğreticide sizin için
bir sürpriz yapacağım.
Oldukça heyecanlı olacak.
Ve şimdi sanırım onunla oynamak ve eğlenmenin vakti geldi.
Öyleyse, bu yelekle olabildiğince hızlı bir şekilde ulaşabileceğimizi umalım.
Bu yeni çevrenin amacı budur.
Pekala, eğlenelim.
Kendinize iyi bir kahve veya iyi bir çay hazırlayın.
Şimdi koltuğumuza rahatça oturun ve uçaklarımızın çok güzel videolarını izleyin.
Bunu bir sonraki ders kitabında yapalım.
Ve o zamana kadar AI zevk.