Hallo und herzlich willkommen zum Kurs über künstliche Intelligenz.
Im heutigen Tutorial beginnen wir mit dem Abschnitt über tiefes konvolutionelles Lernen.
Schauen wir uns also an, worum es geht.
Zuvor haben wir über tiefes cooles Lernen gesprochen.
Wir hatten also eine Umgebung, in der ein Agent und ein Vektor die Umgebung beschreibt, die in ein
neuronales Netzwerk eingespeist wurde. Am Ende erhielten wir die q-Werte als Output.
Und dann haben wir natürlich herausgefunden, wie man den Lernteil zurückhalten kann.
Wir haben herausgefunden, wie Aktionen basierend auf diesen Werten als Aktionsteil festgelegt werden.
Und wir sprachen über Maßnahmen zur Auswahl von Maßnahmen und verschiedene Dinge darüber, wie tiefes Lernen funktioniert.
Aber hier ist der Schlüsselbegriff, wie wir von der tatsächlichen Umgebung und den Zuständen
zum neuronalen Netzwerk gelangen.
Nun, der Übergang ist hier vorbei.
Die Eingangsvektoren sind also die Eingangslehre unseres neuronalen Netzes und es handelt sich um einen Vektor.
Also, was wir betrachten, ist in Ordnung, also schneiden wir tatsächlich an der Kurve ab.
Das ist nicht der richtige Begriff, auf den wir nichts schauen.
Der Agent verfügt grundsätzlich über diese Informationen.
Die Umgebung analysiert diese Informationen und sagt, OK, der Agent, in dem Sie sich derzeit in diesem Zustand befinden,
wird von dem Sektor in diesem vereinfachten Beispiel beschrieben, der durch diesen Vektor X-1 von 1 x 2 von 2 beschrieben wird, so dass
Ihre Koordinaten 1 2 sind und das ist Ihr ganzer Zustand in einer komplexeren Umgebung.
Die Aussage und alle anderen Dinge, die der Agent beobachten kann, aber der Punkt hier ist, dass er als
Vektor besetzt ist.
Und die Sache ist, dass das im wirklichen Leben nicht passiert, außer bei GPS-Systemen und anderen
Dingen.
Aber im wirklichen Leben, was wir meistens mit unseren Sinnen benutzen, benutzen wir unsere Augen sogar im GPS.
Es ist nicht in unser Gehirn eingebaut.
Es sagt uns nicht die Koordinaten durch unser Gehirn.
Wir schauen also immer noch mit unseren Augen auf das GPS und verstehen, was dort vor sich geht.
Dies ist also eine Art Schummeln für die KI, um als Vektor Informationen über die Umgebung zu erhalten.
Es ist zu einfach, es ist nicht so, wie es im wirklichen Leben funktioniert.
So arbeiten wir als Menschen nicht, und letztendlich wollen wir künstliche Intelligenz schaffen,
die auf ähnliche Weise wie Menschen funktionieren kann, da sie die gleichen Herausforderungen annehmen können wie Menschen.
In der menschlichen Welt haben wir also nicht das, was wir nicht haben, das wir nicht diese Koordinaten oder andere
Arten von Vektoren haben, die an uns weitergegeben werden und die den Zustand in dieser Umgebung erklären.
Also müssen wir das entfernen, um es realistischer zu machen.
Und was können wir dann durch das ersetzen, was wir sehen oder was wir als Mensch tun, um Informationen zu erhalten.
Nun, die meiste Zeit sehen wir natürlich alle unsere Sinne, aber die meisten Informationen,
die wir über die Welt um uns herum erfahren, kommen durch unsere Sicht.
Und aus diesem Grund werden wir diesen kleinen Pfeil, den wir hatten, in ein komplettes neuronales Netz
verwandeln.
Das ist also von unserem Onix.
Zweitens haben wir die Konfrontation, Larry, und deshalb ist es wichtig, dass Sie
mit den neuronalen Netzwerken der Evolution gut vertraut sind und
wie das funktioniert.
Oder schauen Sie sich einfach die nächste Nummer zwei an, wir haben dort ein paar sehr gute Intuition-Tutorials.
Hier haben wir also die Faltungsoperation, die geschieht, also werden wir das eigentlich als
Bild betrachten.
Dies ist also ein Abbild der Net-Umgebung.
Der Agent schaut sich also die Umgebung an.
In diesem Fall sieht es nicht so aus, als würde er von innen schauen.
Nehmen wir an, er spielt das auf einem Computer und er kann diese Umgebung sehen, und daher
kann er sehen, wo diese Figur, die den Agenten darstellt, tatsächlich ist.
Sie können sein Ganzes in viral sehen oder was immer ein Mensch sehen würde, wenn es tatsächlich ein Labyrinth wäre und der Mensch das Labyrinth
von innen sehen würde.
Und so sollte der Agent genau das Gleiche können.
Was er also sagt, wird durch ein Getümmelungslager getan. Sie gehen in eine Art Dummkopf, ziehen ein
Bein und gehen wieder flach, Sie können mehr über diese verschiedenen Teile des konvolutionellen neuronalen Netzes im Nebengebäude erfahren
und dann die Offiziere flach machen.
Dann haben wir Eingaben, die in das neuronale Netzwerk eingehen, und dies ist realistischer, da
der Agent seine Websites verwenden muss oder Bilder verarbeiten muss, die die Umgebung dem Agenten zur Verfügung stellt, so wie
ein Mensch Bilder verarbeitet.
Und das Schöne daran ist nicht nur, dass es realistischer ist und eher wie ein Farbton ist.
Das Alter ist eigentlich mehr als ein Mensch, aber es erlaubt uns, viel komplexere Umgebungen zu verarbeiten.
So können wir beispielsweise Doom oder andere ähnliche Spiele spielen, da wir nicht einfach
nur einen Vektor von Informationen erhalten, die wie jemand in dieser Umgebung für uns geschaffen worden wären, wir
können künstliche Intelligenz mit jeder Umgebung verbinden, die der Mensch als Vision hat von ist und.
Wenn Sie dieses Spiel spielen, können Sie genau dieses Bild sehen, und genau das würde
das künstliche neuronale Netzwerk oder der Agent jetzt sehen.
Wenn Sie also in diesem Teil des Kurses nach den praktischen Tournelles suchen, wird der Agent
genau dieses Bild sehen. Er wird die Pixel sehen. Es wird genau dieses Bild mit den Pixeln dieser
Person angezeigt, mit denen wir weg sind Mit diesem Gesicht mit diesem Prozentsatz mit allem, was wir hier
sehen, sieht der Agent genau das aus.
Dann muss es das durch Ziehen von Mähdreschern durchtrennen, und dann geht es in ein neuronales Netz.
Und es ist unnötig zu erwähnen, dass die neuronalen Netzwerke tatsächlich viel komplexer sind als das, also lassen wir es durch etwas
ähnliches ersetzen.
Das ist nicht viel komplexer.
Dies sieht zwar etwas komplizierter aus, aber in Wirklichkeit werden die neuronalen Netzwerke arbeiten
und schaffen, wenn Sie recht interessant sein und viel komplexer sein werden.
Aber wie Sie bereits hier sehen, auch wenn Sie nur fünf Eingaben haben und zwei Dinge viel
komplexer werden, können Sie sehen, dass der Agent viele weitere Aktionen ausführen kann.
Im Doom-Spiel nach links und rechts schauen und nach unten schauen.
Oder du kennst all die verschiedenen Handlungen, die in der ersten Person möglich sind, gerne tun.
Und außerdem muss es nicht sein, dass Sie es können.
Sie können diesen Agenten mit einem anderen Spieltyp berühren.
Das ist das Schöne daran, dass es dann klar wird, dass es jetzt jede Art von Umgebung betreiben kann, an
die Sie es anhängen, denn solange es eine visuelle Darstellung der Umgebung
dieser Umgebung gibt, ist bereits die gesamte Infrastruktur vorhanden, die die gesamte Struktur verarbeiten kann Das.
Darum geht es beim tiefen konvolutionellen CULE-Lernen.
Wir bringen es also sogar auf den nächsten Schritt, in dem wir jetzt Fäden oder Faltungs-Lares
in das Gehirn unserer Agenten hinzufügen, und wir machen es noch komplexer, und daher können wir uns langweilen, noch
komplexer lösen zu können Herausforderungen.
Ich hoffe, Sie sind sehr aufgeregt darüber, dass sich dies in einem epischen Abschnitt befinden wird, und wir werden einige erstaunliche Dinge
schaffen, und ich kann es kaum erwarten, Sie in diesem nächsten Tutorial zu sehen.
Und bis dahin genießen Sie AI.