Olá e bem-vindo de volta ao curso sobre inteligência artificial.
No tutorial de hoje, estamos iniciando a seção sobre aprendizado legal convolucional profundo.
Então vamos dar uma olhada no que se trata.
Anteriormente, falamos sobre aprendizado legal profundo.
Então, tivemos um ambiente em que um agente e nós tivemos um vetor descrevendo esse ambiente que foi alimentado
em uma rede neural e, no final, obtivemos os valores q como nossas saídas.
E, claro, descobrimos como restringir a parte de aprendizagem.
Descobrimos como as ações são decididas com base em esses valores que são uma parte de ação.
E falamos sobre políticas de seleção de ação e coisas diferentes sobre o aprendizado profundo.
Mas aqui o conceito-chave para tudo isso é como podemos obter isso do ambiente atual e
dos estados para a rede neural.
Bem, a transição está aqui.
Os vetores de entrada para a entrada Lehre de nossa rede neural e é um vetor.
Então, o que estamos a olhar é OK, então, estamos realmente avançando na curva.
Esse não é o termo correto, não estamos olhando para nada.
O agente basicamente possui essa informação.
Então, o ambiente está analisando esta informação dizendo OK, você é o agente que você está atualmente neste
estado é descrito pelo setor neste exemplo simplificado, é descrito por este vetor X-1 de 1 x 2 de 2 para que suas
coordenadas sejam 1 2 e esse é todo o seu estado em um ambiente mais complexo.
A afirmação e todas as outras coisas que o agente pode observar, mas o ponto aqui é que é possed
como um vetor.
E o que é que isso não acontece na vida real na vida real, exceto nos sistemas de GPS e outras
coisas assim.
Mas na vida real, o que usamos a maior parte do tempo, usamos nossos sentidos, usamos nossos olhos mesmo no GPS.
Não está incorporado ao nosso cérebro.
Não nos diz as coordenadas através do nosso cérebro.
Então, nós ainda estamos usando nossos olhos para olhar para o GPS e entender o que está acontecendo lá.
E isso é uma espécie de trapaça para a AI poder obter informações sobre o meio ambiente como um
vetor.
É muito simples, não é assim que funciona na vida real.
Não é assim que nós, como seres humanos, operamos e, em última análise, queremos criar inteligência
artificial que possa operar de forma semelhante aos humanos, que é como pode assumir os mesmos desafios que os humanos.
E, assim, no mundo humano, não temos que não possamos ter essas coordenadas ou outros tipos de
vetores que são passados ​​para nós que explicam o estado em que estamos nesse meio ambiente.
Então, vamos ter que remover isso para torná-lo mais realista.
E então, o que podemos substituí-lo pelo que vemos ou o que fazemos como humano para obter informações.
Bem, na maioria das vezes, vemos, claro, todos os nossos sentidos, mas a maioria das
informações que estamos recebendo sobre o mundo ao nosso redor vem através da nossa visão.
E é por isso que vamos mudar essa pequena flecha que tínhamos em toda uma rede
neural convolutiva.
Então, isso é do nosso Onix.
Numero dois, temos a convulsão de Larry e é por isso que é importante estar bastante à vontade com as redes neurais
condicionais de evolução e como isso funciona é você, se você fez uma relação sexual ODP e você
deveria se sentir confortável com isso.
Ou você pode dar uma olhada no próximo número dois, temos alguns tutoriais de intuição muito bons lá.
Então, aqui temos a operação convolucional que acontece, então, na verdade, estaremos olhando isso
como uma imagem.
Então, esta é uma imagem do ambiente Net.
E então, o agente está realmente olhando para o meio ambiente.
Então, neste caso, não é que ele é como olhar de dentro, ele é como se estivesse assim.
Digamos que ele está jogando isso em um computador e ele pode ver esse ambiente e, portanto, ele
pode ver como onde esse personagem que representa o agente é na verdade é.
Você pode ver seu todo em viral ou o que um ser humano veria se for um labirinto real e o humano veria
o labirinto de dentro.
E assim o agente deve poder exatamente o mesmo.
mais sobre essas diferentes partes de uma rede neural de convolução em anexo e, em seguida, oficiais achatados.
Então, o que ele diz é feito passa por uma armadilha de agitação, você é um idiota que puxa uma perna,
lá está aplanando novamente, você pode descobrir
Então, temos entradas que entram na rede neural e esta é uma maneira mais realista porque o agente
tem que usar seus sites e / ou processar imagens que o ambiente está fornecendo ao agente, assim como um ser humano
seria o processamento de imagens.
E a beleza disso não é apenas que é mais realista e é mais como uma tonalidade.
A idade é, na verdade, mais como um ser humano, mas nos permite processar ambientes muito mais complexos.
a inteligência artificial a qualquer ambiente que, como seres humanos, tenha uma visão de e é.
Por exemplo, é assim que podemos jogar Doom ou outros jogos como esse, em vez de apenas obter
um vetor de informação que, como alguém, teria criado para nós nesse meio ambiente, podemos conectar
Como um ser humano quando você está jogando este jogo, você pode ver exatamente essa imagem e é
exatamente isso que a rede neural artificial ou o agente veriam agora.
Então, nesta parte do curso, quando você for investigar os Tournelles práticos, o agente verá realmente
essa imagem exata, verá os pixels, ele obterá essa imagem exata, cheia dos pixels dessa pessoa,
com isso nós fomos Com este rosto com esta porcentagem com tudo exatamente o que vemos aqui,
é exatamente o que o agente verá.
Então, terá que dissecar isso através de puxar engorda e depois entrará em uma rede neural.
E é inútil dizer que as redes neurais realmente são muito mais complexas do que isso, então vamos substituí-lo
por algo assim.
Isso não é muito mais complexo.
Isso parece um pouco mais complexo, mas, na realidade, as redes neurais estão trabalhando e
criando, se você for bastante interessante e vai ser muito mais complexo do que isso.
Mas, como você pode ver aqui, mesmo que você tenha apenas cinco insumos e duas coisas se tornem muito mais
complexas e aqui você pode ver que temos muitas outras ações que o agente pode tomar.
Então, no jogo da doom, vire à esquerda e à direita, olhe para baixo, procure o recarregamento do disco de Ron.
Ou você sabe que todas as ações diferentes que são possíveis em primeira pessoa gostam de fazer.
E, além disso, não precisa ser o que puder.
Você pode tocar nesse agente para outro tipo de jogo.
Essa é a beleza disso, e então percebe que agora pode operar qualquer tipo de ambiente ao qual
você o anexa porque, enquanto existe uma representação visual do ambiente desse
ambiente, já possui toda a infraestrutura, toda a estrutura está pronta para processar aquele.
Então, é disso que se trata a aprendizagem CUCLE convolucional profunda.
Então, estamos levando isso até o próximo passo, estamos adicionando convoluções em Lares, ou convolucional, em nosso
cérebro de agentes agora e estamos tornando isso ainda mais complexo e, portanto, podemos nos entediar com a capacidade
de resolver ainda mais complexo desafios.
Então, espero que você esteja muito entusiasmado com isso vai estar em uma seção épica e vamos criar
algumas coisas incríveis e não posso esperar para te ver nesse próximo tutorial.
E até então, desfrute da AI.