Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang kecerdasan buatan.
Dalam tutorial hari ini kita akan memulai bagian dari pembelajaran dingin convolutional yang mendalam
Jadi mari kita lihat apa itu semua.
Sebelumnya kami berbicara tentang pembelajaran yang keren dan mendalam.
Jadi kami memiliki lingkungan di mana agen dan kami memiliki vektor yang menggambarkan lingkungan yang dimasukkan ke dalam
jaringan saraf dan pada akhirnya kami mendapat nilai q sebagai output kami.
Dan tentu saja kami menemukan cara untuk menahan bagian pembelajaran.
Kami menemukan bagaimana tindakan diputuskan berdasarkan nilai-nilai itu yang merupakan bagian tindakan.
Dan kami berbicara tentang kebijakan pemilihan tindakan dan hal-hal berbeda tentang bagaimana pembelajaran yang mendalam bekerja.
Tapi di sini konsep kunci untuk semua ini adalah bagaimana kita dapat dari ini dari lingkungan aktual
dan keadaan ke jaringan saraf.
Transisinya ada di sini.
Input vektor jadi input Lehre dari jaringan saraf kita dan itu adalah vektor.
Jadi yang kita lihat adalah OK, jadi kita benar-benar merayap di tikungan.
Itu bukan istilah yang benar kita tidak melihat apa pun.
Agen pada dasarnya memiliki informasi ini.
Jadi lingkungan menguraikannya informasi ini mengatakan OK Anda agen Anda saat ini di negara Anda dijelaskan oleh
sektor dalam contoh disederhanakan ini dijelaskan oleh vektor ini X-1 dari 1 x 2 dari 2 sehingga koordinat Anda adalah 1
2 dan itu adalah seluruh keadaan Anda di dalam lingkungan yang lebih kompleks.
Pernyataan dan semua hal lain yang dapat diamati oleh agen tetapi intinya di sini adalah bahwa ia dimiliki
sebagai vektor.
Dan masalahnya adalah bahwa itu tidak terjadi dalam kehidupan nyata dalam kehidupan nyata kecuali untuk sistem GPS dan hal-hal lain
seperti itu.
Tetapi dalam kehidupan nyata apa yang kita gunakan sebagian besar waktu kita menggunakan indera kita, kita menggunakan mata kita bahkan di GPS.
Itu tidak tertanam dalam otak kita.
Itu tidak memberi tahu kita koordinat melalui otak kita.
Jadi kita masih menggunakan mata kita untuk melihat GPS dan memahami apa yang terjadi di sana.
Dan ini adalah semacam kecurangan bagi AI untuk bisa mendapatkan informasi seperti tentang lingkungan sebagai vektor.
Ini terlalu sederhana, bukan cara kerjanya dalam kehidupan nyata.
Itu bukan cara kita sebagai manusia beroperasi dan pada akhirnya kita ingin menciptakan kecerdasan
buatan yang dapat beroperasi dengan cara yang mirip dengan manusia yang dapat menghadapi tantangan yang sama seperti manusia.
Jadi di dunia manusia kita tidak memiliki yang tidak kita miliki, kita tidak memiliki koordinat ini atau
jenis vektor lain yang diberikan kepada kita yang menjelaskan keadaan kita di dalam lingkungan itu.
Jadi kita harus menghapusnya agar lebih realistis.
Lalu apa yang bisa kita gantikan dengan apa yang kita lihat atau apa yang kita lakukan sebagai manusia untuk mendapatkan informasi.
Yah sebagian besar waktu kita melihat tentu saja semua indera kita tetapi sebagian besar
informasi yang kita dapatkan tentang dunia di sekitar kita datang melalui penglihatan kita.
Dan itulah mengapa kita akan mengubah panah kecil yang kita miliki menjadi jaringan saraf convolutional
keseluruhan.
Jadi ini dari Onix kami.
Nomor dua kita punya kejang Larry dan itulah sebabnya penting untuk merasa cukup nyaman dengan jaringan saraf
bersyarat evolusi dan bagaimana cara kerjanya jika Anda melakukan hubungan intim ODP dan Anda
harus nyaman dengan itu.
Atau Anda bisa melihat pada nomor dua berikutnya kami punya beberapa tutorial intuisi yang sangat bagus di sana.
Jadi di sini kita punya operasi konvolusional yang terjadi sehingga kita benar-benar akan melihat ini
sebagai gambar.
Jadi ini adalah gambar dari lingkungan Net.
Dan agen itu sebenarnya melihat lingkungan.
Jadi dalam hal ini bukan berarti dia seperti melihat dari dalam sana, dia seperti terlihat seperti itu.
Katakanlah dia memainkan ini di komputer dan dia bisa melihat lingkungan ini dan karena itu dia
bisa melihat seperti di mana sosok yang mewakili agen ini sebenarnya.
Anda dapat melihat keseluruhannya dalam viral atau apa pun yang akan dilihat manusia jika itu adalah labirin nyata dan manusia akan
melihat labirin dari dalam.
Dan agen harus bisa melakukan hal yang persis sama.
Jadi apa yang dia katakan dilakukan melalui sarang keributan Anda pergi semacam bodoh menarik kaki
pergi ke sana mendatar lagi Anda dapat mengetahui lebih lanjut tentang bagian-bagian berbeda dari convolutional jaringan saraf
dalam lampiran dan kemudian petugas diratakan.
Kemudian kami memiliki input yang masuk ke jaringan saraf dan ini adalah cara yang lebih
realistis karena agen harus menggunakan situs mereka dan atau harus memproses gambar yang disediakan oleh lingkungan kepada agen seperti halnya
manusia akan memproses gambar.
Dan keindahan ini bukan hanya lebih realistis dan lebih seperti rona.
Usia sebenarnya lebih seperti manusia tetapi memungkinkan kita untuk memproses lingkungan yang jauh lebih kompleks.
Sebagai contoh, ini adalah bagaimana kita dapat memainkan Doom atau game lain seperti
itu karena alih-alih hanya mendapatkan vektor informasi yang ingin diciptakan oleh seseorang untuk kita di lingkungan ini, kita
bisa menghubungkan kecerdasan buatan ke lingkungan mana pun karena manusia memiliki visi dari adalah dan.
Sebagai manusia ketika Anda memainkan game ini, Anda dapat melihat persis gambar ini dan itulah yang
akan dilihat oleh jaringan saraf tiruan atau agennya sekarang.
Jadi pada bagian ini saat Anda akan menyelidiki Tournelles yang praktis, agen tersebut akan benar-benar melihat
gambar yang tepat ini. Ia akan melihat pikselnya akan mendapatkan gambar yang tepat ini penuh dengan piksel orang
ini dengan ini yang telah kami lewati dengan wajah ini dengan persentase ini dengan segala yang kita lihat di
sini, itulah yang akan dilihat oleh agen.
Maka harus membedah bahwa dengan menarik lemak penggemukan dan kemudian akan masuk ke jaring saraf.
Dan tak perlu dikatakan bahwa jaringan saraf sebenarnya jauh lebih kompleks dari itu jadi mari kita gantikan dengan sesuatu
seperti ini.
Ini tidak jauh lebih rumit.
Ini terlihat sedikit lebih kompleks tetapi pada kenyataannya jaringan saraf akan bekerja dengan dan menciptakan
jika Anda akan menjadi sangat menarik dan akan jauh lebih kompleks dari ini.
Tetapi seperti yang Anda lihat sudah ada di sini bahkan jika Anda hanya memiliki lima input dan dua hal menjadi jauh lebih
kompleks dan di sini Anda dapat melihat kami memiliki lebih banyak tindakan yang dapat dilakukan agen.
Jadi dalam permainan malapetaka, belok kiri dan kanan melihat ke bawah, lihat kembali pemotretan Ron.
Atau Anda tahu semua tindakan berbeda yang mungkin dilakukan pada orang pertama harus Anda sukai.
Dan terlebih lagi tidak harus seperti yang Anda bisa.
Anda dapat menyentuh agen ini ke jenis permainan lain.
Itulah keindahannya yang kemudian disadari bahwa ia sekarang dapat mengoperasikan segala jenis lingkungan yang Anda
lampirkan karena selama ada seperti representasi visual dari lingkungan
itu sudah memiliki seluruh infrastruktur seluruh struktur siap untuk diproses bahwa.
Jadi itulah inti dari pembelajaran CULE yang konvolusional.
Jadi kami membawanya bahkan ke langkah berikutnya kami menambahkan konvolusi ke atau konvolusional Lares ke otak
agen kami sekarang dan kami membuatnya lebih kompleks dan karena itu kami dapat merasa bosan karena dapat
menyelesaikan lebih kompleks tantangan.
Jadi saya harap Anda sangat gembira tentang ini akan menjadi bagian epik dan kami akan membuat beberapa hal
luar biasa dan saya tidak sabar untuk melihat Anda di tutorial berikutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.