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stringlengths 1
48
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|---|
我們等一下要講的transformer |
那有可能你的攝像頭根本沒有辦法看到 |
它們的input都是一個vectorsequence |
我們的參數往往動輒百萬千萬以上 |
每一個dimension的分布 |
那如果疊第二層會發生什麼事呢 |
都可以讓一個生命存活的機率變大 |
那同理v也是一模一樣的操作 |
是來自於ewc這篇paper |
跟decoder的最後一層 |
好所以其實就算是人 |
不過其實我沒有那麼熟悉obs這樣 |
從它的式子上看起來 |
代表說 |
就是q1到q4 |
你往往要改進模型 |
我們要算σᵢ²那怎麼辦呢 |
它知道 |
那你就把你的generator |
有一個discriminatorgenerator |
有用會做填空題的bert初始化的參數 |
今天很多人可能會選擇不用pooling |
你發現你要蒐集有標註的資料很困難的時候 |
看到這個遊戲畫面會有高的value |
我想你在文獻上可以找到 |
從pg裡面sample一些點出來 |
它產生的y跟ŷ差距越大越好呢 |
這個時候resnet覺得 |
所以sa的這個cumulatedreward應該是3/4 |
用gan做的 |
直接在actor參數上加noise |
好所以這告訴我們什麼 |
也沒有幾層 |
有一群人他們的認知的觀點 |
剛才我們update了十萬次 |
它會聽說現在打電話進來的人 |
但是這邊呢 |
你會update的方向比較noisy |
然後接下來 |
來調整一下輸出的分布 |
我們就是選擇l-infinity |
testingtimetraining就是想要處理 |
就是隨機分的 |
一樣要算出σᵢ¹ |
還有哪些其它的方法呢 |
通常今天你可能就用中文的這個方塊字 |
那為了避免你一不小心做到這些事 |
randomseed跟learningrate而已 |
都需對應到固定的環境發生順序嗎 |
那還有很奇怪的 |
當然這個是在你沒有 |
遊戲有隨機性 |
你可以把auto-encoder的encoder |
那所以其實如果你用這個方法 |
然後它產生r1作為輸出 |
這邊他還產生了異色瞳 |
一方面圖片要好 |
顯然它沒有這麼顯而易見的弱點 |
輸出就是a^ |
我們拿進入softmax之前的hiddenlayer的輸出 |
大家也覺得說 |
你可能會說receptivefield一定要是 |
他就是actortointeract |
但他其實用的不是seq2seqmodel |
小的batch居然比大的batch差 |
就是假設你今天 |
我們觀察某一個actor |
完整的描述l(θ) |
這個東西我們這邊用η來表示 |
你只需要完成10個就好 |
資料累積得越來越多 |
舉例來說 |
像discriminator |
叫做stargan |
那既然有非常多的路可以走 |
還有深度學習的基本概念 |
甚至也有同學會覺得說 |
你的模型就會長大一點 |
叫做訓練 |
所以要用gan產生一段文字 |
然後packnet |
一定是多少 |
你才有辦法修這一門課 |
有一系列的做法是 |
看起來是學得起來的 |
這個訓練的時候 |
它本來 |
好那我們就再繼續再稍微看一段 |
訓練一個generator產生文字 |
把learningrate變小 |
再丟到另外一個fully-connected的network |
train一個supervised的model |
不像我們一開始舉的什麼 |
很powerful的model |
要先變大後變小這樣 |
gpt也可以跟bert用一樣的做法 |
好舉例來說 |
那機器怎麼找一個函式呢 |
也許得到rn的功勞 |
同理α1,2就是q1跟k2 |
Subsets and Splits