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今、別のロボットを作っているんだ...これはまだテスト中だけど...。
LstmやGruといくつかのバックを使って、時系列のための新しいNSアーキテクチャをさらに進める。マックス 落ち着いて、頭を使って...
1) 型の層が入り組んでいるからこそ、アルゴリズムが機能する。
2）明らかに特別な教育を受けている人であり、馬鹿にできない。
3）2020年から自分のコードを知っている、つまり確実に知っていてlstmやgruを触ったけど適用 せず、自分でコードを書いたということ。
2冊のマニュアルを読んで世界をひっくり返そうなんて、甘い考えですね）それぞれのアルゴリズムには、それぞれの問題があり、それぞれの応用があるのです
ですから、流行のアルゴリズム名を追いかけるのではなく、なぜそれが有効なのか、もっと論理的にゆっくり考えてみることをお勧めします。
マックス、落ち着いて、少しは頭を使えよ...。
1) 型の層が複雑に入り組んでいるからこそ、アルゴリズムが機能する。
2）明らかに特別な教育を受けた人だし、バカじゃない。
3）2020年から自分のコードを知っている、つまり確実に知っていてlstmやgruを触ったけど適用 せず、自分でコードを書いたということ。
2冊のマニュアルを読んで世界をひっくり返そうなんて、甘い考えですね）それぞれのアルゴリズムには、それぞれの問題があり、それぞれの応用があるのです
ですから、流行のアルゴリズム名を追いかけるのではなく、もっとゆっくり論理的に考え、なぜそれが機能するのかをよく理解することをお勧めします。
彼らは非常に古いモデルを使っている、とすでに書きました。超クールなものはありません。そのような研究室は、今、学生が書いているのではないでしょうか
ロングメモリがない、モデル自体が遅い
深いq-learningも同様に機能します。
を知らないのだから)マニュアルを2冊読んだわけではなく、NSと強化の本を何冊か読みました。ただ、網は使いません。
彼らは非常に古いモデルを使っている、と私はすでに書きました。超カッコイイなんてもんじゃない。最近の学生が書く研究室はそんな感じだと思うんです。
ロングメモリがない、モデル自体が遅い確かにモデルは古いのですが、彼はモデルをそのまま使うのではなく、それぞれのモデルをニューロンにして、そのニューロンをレイヤーにして...。
そして、古いモデルがそのまま使われ、モデルは古いが、新しいアーキテクチャではただのニューロンになっている。
メモリについては、ロングメモリ、しかもノイズフィルタを実装しただけだ。"コーヒーを淹れる "と書いたところ。自分も似たような問題に取り組んでいます・・・。最近の "ポップ "なアーキテクチャにそれができるかどうか、他のタスクがあるかどうか...。
しかし、私が間違っていることを祈りつつ、試してみてください。 もしそうなら、もっとシンプルに、誰もが恩恵を受けるだけです。
確かにモデルは古いのですが、モデルをそのまま使うのではなく、それぞれのモデルをニューロンにして、そのニューロンをレイヤーにして...。
そして、古いモデルがそのまま使われ、モデルは古いが、新しいアーキテクチャではただのニューロンになっている。
メモリについては、ロングメモリ、しかもノイズフィルタを実装しただけだ。"コーヒーを淹れる "と書いたところ。自分も似たような問題に取り組んでいます・・・。最近の "ポップ "なアーキテクチャにそれができるかというと疑問です。
しかし、試してみてください。私が間違っていることを祈りましょう。そうであれば、もっとシンプルに、誰もが恩恵を受けるだけです。
rlの本からマルコフ連鎖の教科書的な例を挙げます :D 基本的なことです。
バニラリカレントネットワークの問題点とその解決方法について、lstmでお読みください。ヴァニラは長期記憶ができないから、反論するな。
コーヒーを入れる」というのは、RLの本に載っているマルコフ連鎖の教科書的な例です :D ファンダメンタルズ。
バニラリカレントネットワークの問題点と、それがどのようにlstmなどで解決されるかについて読む。ヴァニラは長期記憶能力ないから論外。
オッケー、もういいよ))
一番いいのは、gruを使って結果が出ることです。
オッケー、もういい）
gru , でやれば、結果が出る。
誰も建築がポシャるとは言っていない。より進化したレンガ
既製品で、ほとんどがpythonで作られています。
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