Bună ziua și bineveniți înapoi la cursul de inteligență artificială.
În tutorialul de astăzi, începem secțiunea privind învățarea mișcătoare profundă.
Deci, haideți să aruncăm o privire la ce este vorba.
Anterior am vorbit despre învățare profundă.
Așadar, am avut un mediu în care un agent și am avut un vector care descrie acel mediu care a fost
introdus într-o rețea neuronală și la final am obținut valorile q ca ieșirile noastre.
Și apoi, desigur, am aflat cum să restrângem partea de învățare.
Am aflat cum sunt hotărâte acțiunile bazate pe acele valori care reprezintă o parte de acțiune.
Și am vorbit despre politici de selecție a acțiunilor și despre lucruri diferite despre modul în care funcționează învățarea profundă.
Dar aici conceptul cheie pentru toate acestea este cum putem obține de la acest lucru din mediul
real și statele către rețeaua neuronală.
Ei bine, tranziția este aici.
Vectorii de intrare, astfel încât Lehre de intrare a rețelei noastre neuronale și este un vector.
Deci, ceea ce ne uităm este în regulă, așa că de fapt ne îndreptăm spre curbă.
Nu este termenul corect în care nu ne uităm la nimic.
Agentul are în principiu această informație.
Deci, mediul înconjoară această informație spunând OK că agentul pe care îl aveți în prezent în această
stare este descris de sector în acest exemplu simplificat descris de acest vector X-1 de 1 x 2 din 2, deci coordonatele
dvs. sunt 1 2 și aceasta este întreaga dumneavoastră stare într-un mediu mai complex.
Declarația și toate celelalte lucruri pe care agentul le poate observa, dar punctul aici este că este folosit
ca vector.
Și lucrul este că acest lucru nu se întâmplă în viața reală în viața reală, cu excepția sistemelor GPS și a altor astfel
de lucruri.
Dar în viața reală ceea ce folosim de cele mai multe ori când ne folosim simțurile, folosim ochii chiar și în GPS.
Nu este încorporată în creierul nostru.
Nu ne spune coordonatele prin creierul nostru.
Deci, încă ne mai folosim ochii să ne uităm la GPS și să înțelegem ce se întâmplă acolo.
Și așa este un fel de înșelăciune pentru ca AI să poată obține informații despre mediu ca vector.
Este prea simplu, nu funcționează în realitate.
Nu așa lucrăm noi ca oamenii și, în cele din urmă, dorim să creăm inteligență artificială, care
poate funcționa într-o manieră similară cu cea a oamenilor, care este pe măsură ce poate să facă aceleași provocări ca și oamenii.
Și așa în lumea umană nu avem că noi nu avem că nu avem aceste coordonate sau alte
tipuri de vectori care ne sunt transmise, care explică starea în care suntem în acel mediu.
Așa că trebuie să eliminăm acest lucru pentru a deveni mai realist.
Și apoi ce putem înlocui cu ceea ce vedem sau ce facem ca om pentru a obține informații.
Ei bine, de cele mai multe ori vedem desigur toate simțurile noastre, dar majoritatea
informațiilor pe care le primim despre lumea din jurul nostru vin din vedere.
Și de aceea vom schimba acea săgeată mică pe care am avut-o într-o întreagă rețea neuronală
convoluțională.
Deci asta este de la Onix.
În al doilea rând, avem Larry convulsie și de aceea este important să fii destul de confortabil cu evoluția rețelelor
neuronale condiționate și cum te descurci dacă ai făcut legătura cu ODP și ar trebui să
te simți confortabil cu asta.
Sau puteți doar să aruncați o privire la următorul număr doi, unde avem câteva tutoriale de intuiție foarte bune.
Deci, aici avem operația convoluțională care se întâmplă, așa că vom privi în realitate acest lucru ca
pe o imagine.
Deci aceasta este o imagine a mediului Net.
Și așa agentul se uită de fapt la mediul înconjurător.
Deci, în cazul ăsta, nu că ar fi ca și cum ar arăta de acolo, arăta așa.
Să spunem că joacă acest lucru pe un computer și poate vedea acest mediu și, prin urmare,
el poate vedea cum ar fi locul în care această figură reprezintă agentul.
Puteți vedea întregul său în virale sau orice ar vedea un om dacă este un labirint real, iar omul ar vedea
labirintul din interior.
Și așa agentul ar trebui să poată face exact același lucru.
Deci, ceea ce spune el este făcut, trece printr-o bâzâitură de rău că te duci un fel de nebun
trăgând un picior care merge acolo, aplatizându-te din nou, poți afla mai multe despre aceste părți diferite ale convoluției o rețea
neurală în anexă și apoi ofițerii aplatizate.
Apoi avem intrări care intră în rețeaua neuronală și aceasta este o modalitate mai realistă deoarece
agentul trebuie să utilizeze site-urile lor și trebuie să proceseze imagini pe care mediul le furnizează agentului la fel cum
omul ar procesa imagini.
Și frumusețea acestui lucru nu este doar faptul că este mai realistă și este un fel de mai mult ca o nuanță.
Vârsta este de fapt mai mult ca un om, dar ne permite să procesăm medii mult mai complexe.
De exemplu, acesta este modul în care putem juca Doom sau alte jocuri de
acest gen, pentru că în loc să obținem doar un vector de informație pe care cineva ar fi creat-o
pentru noi în acest mediu, putem să conectăm inteligența artificială la orice mediu care, este și.
Ca om când joci acest joc poți vedea exact această imagine și exact asta
ar vedea acum rețeaua neurală artificială sau agentul.
Deci, în această parte a cursului, când veți examina practicanții Tournelles, agentul va vedea de fapt
această imagine exactă pe care o va vedea pixelilor că vor obține această imagine exactă plină
de pixeli ai acestei persoane, cu această față cu acest procent cu tot ceea ce vedem aici este
exact ceea ce va vedea agentul.
Apoi va trebui să-l discecteze prin trăgând îngrășământ și apoi să intră într-o plasă neuronală.
Și inutil să spun că rețelele neuronale sunt de fapt mult mai complexe decât asta, deci să o înlocuim cu ceva de
genul asta.
Acest lucru nu este mult mai complex.
Acest lucru pare puțin mai complex, dar, în realitate, rețelele neuronale vor lucra și vor crea,
dacă veți fi destul de interesante și vor fi mult mai complexe decât acestea.
Dar, după cum puteți vedea deja aici, chiar dacă aveți doar cinci intrări și un fel de două lucruri devin mult mai
complexe și aici puteți vedea că avem multe alte acțiuni pe care agentul le poate lua.
Deci, în jocul doom rândul său, la stânga și la dreapta uita-te în jos uita-te la Ron reîncărca împușcat.
Sau știți că toate acele acțiuni diferite care sunt posibile la prima persoană ar trebui să fie asemănătoare.
Și, în plus, nu trebuie să fie că poți.
Puteți atinge acest agent într-un alt tip de joc.
Aceasta este frumusețea pe care o realizează atunci că poate să opereze acum orice fel de mediu pe care îl atașați pentru
că, atâta timp cât există o reprezentare vizuală a mediului din acel mediu,
el a primit deja întreaga infrastructură pe care întreaga structură este gata să o proceseze acea.
Deci asta este tot ceea ce înseamnă învățarea profundă a CULE-ului convoluțional.
Așa că luăm chiar până la următoarea etapă în care adăugăm convulsii în Lares sau în convulsivi Lares
în creierul nostru agenți acum și o facem și mai complexă și, prin urmare, ne putem plictisi cu posibilitatea de a
rezolva și mai complexe provocări.
Asa ca sper ca esti foarte incantat de faptul ca asta va fi intr-o sectiune epica si vom crea
cateva lucruri uimitoare si nu pot astepta sa te vad in urmatorul tutorial.
Și până atunci să vă bucurați de AI.