สวัสดีและยินดีต้อนรับกลับสู่หลักสูตรเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์
ในแบบฝึกหัดวันนี้เราจะเริ่มจากส่วนการเรียนรู้ที่ซับซ้อนอย่างลึกซึ้ง
ดังนั้นเรามาดูสิ่งที่มันเกี่ยวกับ
ก่อนหน้านี้เราพูดคุยเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม
ดังนั้นเราจึงมีสภาพแวดล้อมที่ตัวแทนและเรามีเวกเตอร์ที่อธิบายถึงสภาพแวดล้อมที่ถูกป้อนเข้าสู่เครือข่ายประสาทและในตอนท้ายเราได้ค่า q
เป็นผลลัพธ์ของเรา
และแน่นอนเราพบวิธีที่จะยับยั้งส่วนการเรียนรู้
เราพบว่าการตัดสินใจกระทำนั้นขึ้นอยู่กับค่าเหล่านั้นซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการกระทำอย่างไร
และเราได้พูดคุยเกี่ยวกับนโยบายการคัดเลือกการกระทำและสิ่งต่าง ๆ เกี่ยวกับวิธีการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
แต่ที่นี่แนวคิดสำคัญสำหรับทั้งหมดนี้คือวิธีที่เราได้รับจากสิ่งนี้จากสภาพแวดล้อมที่เกิดขึ้นจริงและรัฐไปยังเครือข่ายประสาท
ทรานสิชันจะอยู่ตรงนี้
เวกเตอร์อินพุตดังนั้นอินพุต Lehre ของโครงข่ายประสาทของเราและมันคือเวกเตอร์
ดังนั้นสิ่งที่เรากำลังดูอยู่ก็โอเคดังนั้นเราจึงขอบบนเส้นโค้ง
นั่นไม่ใช่คำที่ถูกต้องที่เราไม่ได้มองอะไร
ตัวแทนโดยทั่วไปมีข้อมูลนี้
ดังนั้นสภาพแวดล้อมจึงแยกวิเคราะห์ข้อมูลนี้ว่าตกลงคุณตัวแทนที่คุณอยู่ในสถานะนี้ของคุณจะถูกอธิบายโดยภาคในตัวอย่างที่ง่ายนี้ซึ่งอธิบายโดยเวกเตอร์นี้ X-1 ของ 1
x 2 ของ 2 ดังนั้นพิกัดของคุณคือ
1 2 และนั่นคือสถานะทั้งหมดของคุณในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้น
คำแถลงและสิ่งอื่น ๆ ทั้งหมดที่เอเจนต์สามารถสังเกตได้ แต่จุดที่นี่คือมันถูกครอบครองเป็นเวกเตอร์
และสิ่งที่ไม่ได้เกิดขึ้นในชีวิตจริงในชีวิตจริงยกเว้นระบบ GPS และสิ่งอื่น ๆ เช่นนั้น
แต่ในชีวิตจริงเราใช้อะไรเป็นส่วนใหญ่เวลาที่เราใช้ประสาทสัมผัสเราใช้สายตาแม้ใน GPS
มันไม่ได้สร้างขึ้นในสมองของเรา
มันไม่ได้บอกพิกัดผ่านสมองของเรา
ดังนั้นเราจึงยังใช้สายตามอง GPS และเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น
และนี่ก็เป็นการโกงสำหรับ AI ที่จะได้รับข้อมูลเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมในฐานะเวกเตอร์
มันง่ายเกินไปไม่ใช่วิธีการทำงานในชีวิตจริง
นั่นไม่ใช่วิธีที่เราเป็นมนุษย์ทำงานและท้ายที่สุดเราต้องการสร้างปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถทำงานในแบบเดียวกันกับมนุษย์ซึ่งเป็นสิ่งที่ท้าทายความสามารถเดียวกับมนุษย์
และในโลกมนุษย์เราไม่มีที่เราไม่มีว่าเราไม่มีพิกัดเหล่านี้หรือเวกเตอร์ชนิดอื่น ๆ
ที่ส่งถึงเราซึ่งอธิบายสถานะที่เราอยู่ในสภาพแวดล้อมนั้น
ดังนั้นเราจะต้องลบมันออกเพื่อทำให้สมจริงยิ่งขึ้น
แล้วเราสามารถแทนที่มันด้วยสิ่งที่เราเห็นหรือสิ่งที่เราทำในฐานะมนุษย์เพื่อรับข้อมูล
เวลาส่วนใหญ่ที่เราเห็นแน่นอนความรู้สึกทั้งหมดของเรา แต่ข้อมูลส่วนใหญ่ที่เราได้รับเกี่ยวกับโลกรอบตัวเรามาจากสายตาของเรา
และนั่นคือเหตุผลที่เราจะเปลี่ยนลูกศรเล็ก ๆ ที่เรามีให้เป็นโครงข่ายประสาทเทียมทั้งหมด
ดังนั้นนี่คือจาก Onix ของเรา
อันดับสองเราได้รับการโน้มน้าวจาก
Larry และนั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องรู้สึกสะดวกสบายกับเครือข่ายประสาทเงื่อนไขที่วิวัฒนาการและคุณทำงานอย่างไรถ้าคุณได้มีเพศสัมพันธ์แบบ ODP
หรือคุณสามารถดูหมายเลขสองต่อไปที่เราได้รับแบบฝึกหัดที่ดีมาก
ดังนั้นที่นี่เรามีการผ่าตัดที่เกิดขึ้นดังนั้นเราจะต้องมองว่านี่เป็นภาพ
นี่คือภาพของสภาพแวดล้อมสุทธิ
ดังนั้นตัวแทนจึงดูสภาพแวดล้อมจริง ๆ
ดังนั้นในกรณีนี้ไม่ใช่ว่าเขาชอบมองจากข้างในนั่นเขาก็ดูเหมือนเป็นอย่างนั้น
สมมติว่าเขาเล่นสิ่งนี้บนคอมพิวเตอร์และเขาสามารถเห็นสภาพแวดล้อมนี้ดังนั้นเขาจึงสามารถเห็นได้ว่าตัวเลขนี้แสดงถึงตัวแทนจริง ๆ
คุณสามารถเห็นทั้งหมดของเขาในไวรัสหรือสิ่งที่มนุษย์จะดูว่าเขาวงกตที่เกิดขึ้นจริงและมนุษย์จะเห็นเขาวงกตจากภายใน
และดังนั้นตัวแทนควรจะสามารถในสิ่งเดียวกัน
ดังนั้นสิ่งที่เขาพูดจะทำผ่านถ้ำแห่งความโกลาหลที่คุณไปคนโง่ดึงขาไปที่นั่นแบนอีกครั้งคุณสามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับส่วนต่าง
ๆ เหล่านี้ของเครือข่ายประสาทเทียมในภาคผนวกแล้วเจ้าหน้าที่บี้
จากนั้นเรามีอินพุตที่เข้าสู่เครือข่ายประสาทและนี่เป็นวิธีที่สมจริงมากขึ้นเนื่องจากเอเจนต์ต้องใช้ไซต์ของพวกเขาและหรือต้องประมวลผลภาพที่สภาพแวดล้อมกำลังส่งมอบให้กับตัวแทนเช่นเดียวกับที่มนุษย์กำลังประมวลผลภาพ
และความงามของสิ่งนี้ไม่เพียงแค่มันสมจริงมากขึ้นและเป็นเหมือนเว้
อายุเป็นจริงมากขึ้นตามที่มนุษย์จะเป็น แต่มันช่วยให้เราสามารถประมวลผลสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนมากขึ้น
ตัวอย่างเช่นนี่คือวิธีที่เราสามารถเล่น
Doom หรือเกมอื่น ๆ
เช่นนั้นเพราะแทนที่จะได้รับข้อมูลเวกเตอร์ที่เหมือนใครบางคนสร้างขึ้นมาเพื่อเราในสภาพแวดล้อมนี้เราสามารถเพียงแค่เชื่อมปัญญาประดิษฐ์เข้ากับสภาพแวดล้อมใด ๆ ของเป็นและ
ในฐานะมนุษย์เมื่อคุณกำลังเล่นเกมนี้คุณสามารถเห็นภาพนี้ได้อย่างชัดเจนและนั่นคือสิ่งที่เครือข่ายประสาทเทียมหรือตัวแทนมองเห็น
ดังนั้นในส่วนนี้ของหลักสูตรเมื่อคุณกำลังตรวจสอบ Tournelles ที่ใช้งานได้จริงตัวแทนจะเห็นภาพที่แน่นอนนี้มันจะเห็นพิกเซลมันจะได้ภาพที่แน่นอนนี้ซึ่งเต็มไปด้วยพิกเซลของบุคคลนี้ที่เราได้ไปแล้ว
เมื่อใช้หน้านี้พร้อมเปอร์เซ็นต์นี้กับทุกสิ่งที่เราเห็นตรงนี้นั่นคือสิ่งที่ตัวแทนเห็น
จากนั้นมันก็จะต้องผ่าออกมาโดยการดึงขุนอ้วนและจากนั้นมันก็จะเข้าสู่โครงข่ายประสาท
และไม่จำเป็นต้องบอกว่าเครือข่ายประสาทมีความซับซ้อนมากกว่านั้นจริง ๆ ดังนั้นลองเปลี่ยนมันเป็นแบบนี้
มันไม่ซับซ้อนกว่านี้อีกแล้ว
มันดูซับซ้อนกว่านี้เล็กน้อย แต่ในความเป็นจริงแล้วโครงข่ายประสาทจะทำงานและสร้างถ้าคุณจะน่าสนใจและมีความซับซ้อนมากกว่านี้
แต่อย่างที่คุณเห็นอยู่แล้วที่นี่แม้ว่าคุณจะมีเพียงห้าอินพุตและการเรียงลำดับของสองสิ่งกลายเป็นสิ่งที่ซับซ้อนมากขึ้นและที่นี่คุณจะเห็นว่าเรามีการกระทำอีกมากมายที่เอเจนต์สามารถทำได้
ดังนั้นในเกมแห่งความพินาศเลี้ยวซ้ายและขวามองลงมาเงยหน้าขึ้นมองยิงของรอน
หรือคุณรู้ว่าการกระทำที่แตกต่างเหล่านั้นที่เป็นไปได้ในคนแรกที่ควรจะชอบทำ
และยิ่งกว่านั้นไม่จำเป็นต้องเป็นอย่างที่คุณสามารถทำได้
คุณสามารถสัมผัสตัวแทนนี้กับเกมประเภทอื่น
นั่นคือความสวยงามของมันที่รู้แล้วว่าตอนนี้มันสามารถใช้งานสภาพแวดล้อมใด
ๆ ที่คุณแนบไว้เพราะตราบใดที่มีภาพที่เป็นตัวแทนของสภาพแวดล้อมของสภาพแวดล้อมนั้นมันมีโครงสร้างพื้นฐานทั้งหมดแล้วโครงสร้างทั้งหมดพร้อมที่จะดำเนินการ ที่.
นั่นคือสิ่งที่การเรียนรู้ CULE เชิงลึกเป็นเรื่องเกี่ยวกับ
ดังนั้นเราจึงนำมันไปสู่ขั้นตอนต่อไปที่เราเพิ่ม convolutions
ลงใน Lares convolutional หรือในตัวแทนของเราตอนนี้และเราจะทำให้มันซับซ้อนยิ่งขึ้นและดังนั้นเราจึงสามารถเบื่อกับความสามารถในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น ความท้าทาย
ดังนั้นฉันหวังว่าคุณจะตื่นเต้นมากเกี่ยวกับสิ่งนี้จะอยู่ในหมวดมหากาพย์และเราจะสร้างสิ่งที่น่าอัศจรรย์และฉันแทบรอไม่ไหวที่จะพบคุณในบทต่อไป
และจนกว่าจะสนุกกับ AI