Merhaba ve yapay zeka dersine tekrar hoş geldiniz.
Bugünün öğreticisinde derin konvolüyonel serin öğrenme bölümünü başlıyoruz.
Öyleyse tüm bunların ne hakkında bir göz atalım.
Daha önce derin serin öğrenme hakkında konuştuk.
Dolayısıyla, bir aracımızın ve bir sinir ağına beslenen bu çevreyi tanımlayan bir vektörümüz olan
bir ortamımız vardı ve sonunda sonuçlarımız olarak q değerlerine sahibiz.
Ve sonra tabii ki öğrenme kısmını nasıl sınırlayacağımızı öğrendik.
Bir eylem parçası olan bu değerlere dayanarak eylemlerin nasıl kararlaştırıldığını öğrendik.
Ve eylem seçim politikalarından ve derin öğrenmenin nasıl çalıştığından farklı şeyler hakkında konuştuk.
Fakat burada bütün bunların temel kavramı, gerçek çevre ve devletlerden
nöral ağa nasıl ulaşacağımızdır.
Geçiş de burada.
Girdi vektörleri, sinir ağımızın Lehre girişi ve vektörüdür.
Baktığımız şey tamam, bu yüzden eğri üzerinde duruyoruz.
Hiçbir şeye bakmadığımız doğru terim değil.
Temsilci temel olarak bu bilgiyi elinde tutuyor.
Böylece çevre bu bilgiyi ayrıştırıyor, şu anda bulunduğunuz konumdaki temsilci, bu
basitleştirilmiş örnekte, 1 x 2/2 x-1 vektörüyle tanımlanan sektör tarafından tanımlandığını söyleyerek bu koordinatlarınız
1 2 ve daha karmaşık bir ortamda bütün eyaletiniz budur.
Ajan tarafından gözlemlenebilecek ifadeler ve diğer tüm şeyler, ancak buradaki nokta, bir vektör olarak
ele geçirilmesidir.
Ve şey şu ki, gerçek hayatta GPS sistemleri ve bunun gibi başka şeyler haricinde
gerçekleşmiyor.
Ancak gerçek hayatta, duyularımızı kullandığımız zamanların çoğunu ne GPS kullansak bile gözlerimizi kullanırız.
Beynimizde yerleşik değil.
Beynimiz aracılığıyla koordinatları söylemiyor.
Dolayısıyla hala GPS'e bakmak ve orada neler olduğunu anlamak için gözümüzü kullanıyoruz.
Ve bu AI için bir vektör gibi çevre hakkında bilgi sahibi olabilmek için bu tür bir
aldatmaca.
Çok basit, gerçek hayatta nasıl işlediği değil.
İnsanlar nasıl işlediğimiz gibi değil ve nihai olarak insana benzer bir
şekilde çalışabilen yapay zeka yaratmak istiyoruz, ki bu da insanlarla aynı meydan okumaları alabiliyor.
Ve böylece insan dünyamızda sahip olmadığımızı bilmiyoruz; bu koordinatları ya da o
ortamda bulunduğumuz durumu açıklayan bize iletilen diğer vektör türlerine sahip değiliz.
Bu yüzden daha gerçekçi yapmak için onu kaldırmamız gerekecek.
Peki, onu ne gördüğümüzle ya da bir insan olarak bilgi edinmek için ne yapacağımızla değiştirebiliriz.
Çoğu zaman elbette tüm duyularımızı görüyoruz ama çevremizdeki dünyayla
ilgili elde ettiğimiz bilgilerin çoğu görme yoluyla geliyor.
İşte bu yüzden, sahip olduğumuz o küçük oku bütün bir konvolüsyonel sinir ağına
değiştireceğiz.
Yani bu bizim Onix'imizden.
İkincisi Larry konvülsiyonumuz var ve bu nedenle evrim koşullu sinir ağları ile
oldukça rahat olmak önemlidir ve ODP ilişki kurduktan sonra nasıl
işlersiniz, buna rahat etmelisiniz.
Ya da bir sonraki numaraya göz atabilirsiniz, ikimiz de çok iyi seziş öğreticilerimiz var.
Yani burada gerçekleşen bükülme işlemi var, bu yüzden aslında bunu bir resim
olarak göreceğiz.
Bu, Net ortamın bir görüntüsüdür.
Ve bu yüzden ajan aslında çevreye bakıyor.
Dolayısıyla bu davada, içinden bakmaktan çok hoşlanmadığı halde onun gibi görünüyor.
Diyelim bunu bir bilgisayarda oynuyor ve o ortamı görebiliyor ve bu
nedenle bu figür temsilcisinin aslında nerede olduğu gibi görebiliyor.
Onun tamamına viral ya da ne olursa olsun bir insan göreceksiniz gerçek labirent ve insanın labirent içinde
içeriden görebiliyoruz görebilirsiniz.
Ve bu nedenle temsilci tam olarak aynı şeyi yapabilmelidir.
bu farklı kısımları hakkında daha fazla bilgi edinebilirsin ve subaylar düzleşmiş olurlar.
Demek istediği bittiğinde bir kargaşalık geçiyor gidersen aptalca bir bacak çekerek tekrar düzleşmeye devam
eder, ekteki konvansiyonel sinir ağının
Sonra sinir ağına giren girdilere sahibiz ve bu, daha gerçekçi
bir yöntem. Çünkü ajan sitelerini kullanmalı ve çevre insan temsilcilerine sağladığı görüntüleri
işleyecek gibi olmalıdır;
Ve bunun güzelliği, daha gerçekçi olması değil, daha çok bir ton gibi olması gerektiği anlamına gelmiyor.
Yaş aslında bir insanınki kadar çoktur ancak çok daha karmaşık ortamları işleme imkânı verir.
yapay zekayı insanların vizyonuna sahip olduğu her çevreye bağlayabiliriz ve'dir.
Örneğin, Doom'u ya da bunun gibi diğer oyunları oynayabiliriz, çünkü birileri bu
ortamda bizim için yaratmış olduğu bir vektör vektörünü almak yerine
Bir insanın bu oyunu oynarken tam olarak bu resmi görebiliyor ve tam da
yapay sinir ağı veya temsilcisinin göreceği şey budur.
Dolayısıyla, kursun bu bölümünde, pratik Turnelles'i araştırırken, ajan aslında bu resmi
görecektir; pikselleri göreceğiz ki bu tam resmi bu kişinin pikselleriyle dolup taşındık
toplamıyla dolacak Bu yüzde ile yüzdesi bu yüzdendir ki tam burada gördüğümüz
şey, ajanın tam olarak göreceği şeydir.
Sonra liff besi çekerek bu incelemek zorunda kalacak ve daha sonra bir sinir ağı içine gideceğim.
Ve tabii ki sinir ağlarının bundan çok daha karmaşık olduğunu söylemeye gerek yok, bu yüzden bunun gibi bir
şeyle değiştirelim.
Bu çok daha karmaşık değildir.
Bu biraz daha karmaşık görünüyor ancak gerçekte sinir ağları, oldukça ilginç
olacak ve bundan daha da karmaşık olacaksanız, birlikte çalışacak ve yaratacaksınız.
Ama burada gördüğünüz gibi, yalnızca beş girdiniz varsa ve iki şey çeşitliliği çok daha karmaşık halde
olsanız bile burada görebilirsiniz ki, aracının alabileceği çok daha fazla eylemimiz var.
Bu yüzden doom dönüşünde sola dönün ve sağa bakın, Ron'un çekimi yeniden görün.
Veya ilk kişide mümkün olan tüm bu farklı eylemlerin, beğeneceğini biliyorsun.
Dahası, elinizden gelen bu olmak zorunda değildir.
Bu aracı başka bir oyuna dokunabilirsin.
Bunun güzelliği şu ki artık uyguladığınız her türlü ortamı çalıştırabildiğini fark ediyor çünkü
o ortamın görsel temsili gibi her şey zaten
tüm yapıyı hazırlamaya hazır tüm altyapıya sahip olduğu sürece söyledi.
Dolayısıyla, derin konvolüyonlu CULE öğrenimi de budur.
Bu yüzden bir sonraki aşamaya bile götürüyoruz, konvolüsyonları ya da konvolüsyonel Lares'i temsilcilerimizin beynine
şimdi ekliyoruz ve onu daha da karmaşık hale getiriyoruz ve bu nedenle daha da karmaşık
olanları çözmekten sıkılıyoruz. zorluklar.
Umarım bu epik bir bölüm olacak, heyecanlısınız ve şaşırtıcı şeyler yaratacağız
ve sizi bir sonraki öğreticide görmek için sabırsızlanıyorum.
Ve o zamana kadar AI zevk.