text
stringlengths
1
48
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