Olá e bem-vindo à primeira parte desta implementação AI, uma parte construindo a IA.
E, como você pode ver, eu já adicionei dimensão na estrutura desse recuo com estas três seções que compõem
a Parte 1, que mostram claramente como vamos construir essa AI.
Primeiro, vamos fazer o cérebro.
Não há nada além da rede neural, então vamos criar o corpo que definirá
como as ações serão jogadas.
E então, uma vez que temos o cérebro e o corpo, vamos montá-los para fazer o AI que
estará na última seção desta primeira parte.
Então agora você já pode ter uma boa visão da estrutura dessa implementação.
Primeiro, fazemos o cérebro, então fazemos o corpo e depois montamos os dois para fazer a AI.
E então, isso é tudo o que vamos começar com a primeira seção sobre fazer o cérebro.
E isso vai nos levar para tutoriais.
Você pode imaginar que fazer um cérebro não é como fazer um bolo.
Portanto, isso exigirá mais de um tutorial.
como de costume, vamos representar esse cérebro com uma classe porque precisaremos de várias funções
e para ter uma estrutura de várias funções que serão organizadas em algum tipo de instruções.
E, claro,
Bem, é claro, precisamos de uma aula e é Berkeley porque uma vez que fizemos essa aula.
Bem, seremos capazes de criar tantos cérebros como queremos apenas criando alguns objetos dessa classe.
Então, novamente, as aulas em Python e, em geral, as linguagens de programação orientadas a objetos são muito práticas
porque você faz um modelo de algo que deseja criar e, em seguida, você pode criar tantos
objetos quanto desejar e terão todos os recursos que você definir na classe.
E, para o nosso cérebro, as características serão, naturalmente.
de entrada para os neurônios de saída que serão, naturalmente, a função Ford que fará.
Bem, antes de tudo, a arquitetura da rede neural que eu lembro será da CNN e, claro,
duas funções diferentes, como, por exemplo, transmitir os sinais dos neurônios
Então, vamos fazer isso, vamos começar a fazer o cérebro.
Isso vai ser bastante emocionante.
É uma das minhas partes favoritas.
E, portanto, vamos entrar diretamente nisso.
Então, vamos começar apresentando a aula, e nós vamos chamar essa classe.
de cérebro, mas vamos ser mais diretos e vamos chamá-lo de CNN porque, na verdade, o cérebro é uma rede CNN.
Bem, eu hesitei em chamar
Rede neural convolutiva.
Então, como você vê, você pode ligar para o cérebro se quiser, mas pelo menos agora sabemos o que estamos construindo.
E a CNN Quanto à rede do carro auto-dirigido vai herdar do fim de Mudgal.
Então, lembre-se do final do módulo é o que colocamos aqui e queremos poder usar todas as ferramentas
deste e um módulo e, portanto, queremos usar essa técnica em programação orientada a
objetos que é herança e que nos permite saber bem, use todas as ferramentas de uma
classe pai e esta mesma classe será nesse módulo.
Aqui vamos nós.
E agora podemos usar todas as ferramentas e objetos no final desse módulo.
Tudo bem, agora que temos nossa herança, podemos entrar na classe para fazer nossa primeira função.
E, como você provavelmente adivinhou, a primeira função é a função final que irá definir todas as variáveis
​​dos futuros objetos do cérebro.
Você conhece o futuro e os objetos que serão criados.
Tudo bem, então vamos fazer isso.
Def, então, dois sublinhados nessas pontuações novamente.
E agora precisamos colocar algumas variáveis.
Então, antes de tudo, eu iria ser eu mesmo, é claro, para se referir ao objeto.
Agora, acho que você está muito confortável com isso, então vamos adicionar outra variável
que será o número de ações no ambiente Dumah.
Então, vamos chamar esse número de ações.
Número de ações.
E, na verdade, essa variável não é obrigatória para a função.
É só isso se você quer testar a idéia que vamos construir em outros ambientes.
Bem, isso será muito prático, porque vamos importar esse número de ações horríveis da doom
e Varman wrappers com dois discretos e ao fazê-lo, você saberá inserir o nome
do ambiente, o zero.
E então, se você quer que você conheça experimente com isso em outros ambientes e jogue outros jogos, você não
terá nada a fazer porque esse número de ações receberá diretamente o número de ações
no ambiente Dumor.
Você estará jogando com.
OK, então é para os dois argumentos desta função.
Então agora podemos entrar e agora lembre-se do que temos que fazer.
A primeira coisa que temos a fazer é ativar a herança com a superfunção.
Então é exatamente assim para o carro auto-dirigido.
Nós levamos a superfunção, então, dentro, começamos por inserir a classe que irá definir a rede
neural e a CNN.
Então, temos que inserir-nos para se referir ao objeto.
Mas lembre-se que não é tudo o que precisamos adicionar aqui no DOT e, em seguida, a função init com alguns parênteses.
E, ao fazê-lo, ativamos a herança.
E agora podemos usar todas as ferramentas do final e do módulo.
Tudo bem, agora acho que é hora de construir a arquitetura da rede neural.
E, assim como você se lembra, vamos construir uma rede nervosa convoluta da CNN simplesmente
porque desta vez a IA terá olhos e os olhos do olho serão as camadas convolutivas desta
rede neural convolutiva.
E, depois de ai ai visualizar as imagens com as camadas convolucionais, passará os sinais para
um clássico a nossa rede neural visual.
Então, esse é o que tínhamos antes com camadas totalmente conectadas.
E é aí que tentará prever os valores do cubo para cada ação possível que possamos tocar.
Então, você tem a arquitetura em mente, primeiro vamos ter algumas camadas convolutivas e, em seguida,
algumas camadas totalmente conectadas e esse será o cérebro da nossa AI.
Então, o que vamos fazer para poder dar um passo atrás no que estamos fazendo.
Bem, vamos fazer essa arquitetura com as variáveis ​​que queremos criar.
Então, falando sobre essa arquitetura, vamos construir uma CNN com três camadas convolutivas.
E, depois disso, uma camada oculta que significa que precisamos de três conexões convolutivas
e duas conexões completas.
E falando de conexões, é exatamente o que estamos prestes a definir, que serão as variáveis
​​para a classe CNN e, portanto, agora vou definir cinco variáveis.
Três para as conexões convolutivas e duas conexões políticas.
Então vamos fazer isso.
Vamos começar com as conexões de convolução.
Então eu vou chamar convolução autodidata.
Um vai copiar isso e com base no baixo.
e, em seguida, essa convolução irá obter algumas imagens novas, cada uma delas detectando uma característica específica.
E então, vamos a autoconfiança e a autoconvenção três que são conexões de convolução para
esta primeira conclusão, aqui aplicamos alguma convolução às imagens de entrada para obter uma primeira camada
convolucional, então a segunda contribuição para aqui levará a primeira convolução camada
como entrada e, aplicando novamente alguma convolução, criará uma segunda convolução
Então, vamos ter essas novas imagens em uma convolução lá, então vamos aplicar esta convolução aqui para
conectar essas novas imagens desta primeira camada convolucional a algumas novas imagens de uma segunda camada de
convolução.
E estas novas imagens novamente irá detectar alguns recursos nas imagens do primeiro convolucional lá.
Então é apenas para reforçar a futura detecção e depois para o surgimento do segundo convolucional
lá.
Nós aplicamos o terceiro convolucionário aqui para buscá-lo para cada um deles.
Algumas imagens mais que detectam ainda mais recursos dentro das imagens de entrada.
E assim, quanto mais nós fazemos isso, mais aplicamos algumas convoluções para as diferentes camadas de imagens.
Bem, mais podemos detectar alguns recursos e é assim, ao detectar recursos, o olho irá entender onde
os monstros estão onde deve disparar para matá-los e para onde deve ir.
Também detectará as paredes dos obstáculos.
Bem, literalmente, onde tem que ir e isso é graças ao que todas essas camadas convolutivas
detectam nas imagens originais.
Tudo bem, então é para a parte de convolução da CNN.
Mas, então, lembre-se, após as camadas convolucionárias, de aplainar todos os pixels obtidos pelas diferentes séries de convoluções que
foram aplicadas e ao achatar todas as matrizes de pixels, obtemos esse enorme vetor que
se tornará a entrada de uma rede neural artificial clássica.
E é aí que recebemos nossas letras totalmente conectadas e, portanto, nossas conexões.
este aqui e ali e a camada de saída composta pelos neurônios de saída que são os valores-chave.
E agora, o que temos a fazer é criar duas novas variáveis ​​porque
vamos ter uma aqui e aí nesta rede neural artificial clássica que vem a seguir e, portanto, precisamos de uma
conexão completa desse enorme vetor Flaten para este aqui e e uma segunda conexão completa entre
Então, vamos fazer essas duas primeiras conexões e então vamos definir todas essas conexões.
Então, pergunte pela trilha sonora no código, vamos chamar a si mesmos de um e mesmo autodôndice C também.
Tudo bem, então agora temos todos os nossos objetos de valor e saber o que temos que fazer
é, naturalmente, definido então com as classes do módulo do motor.
basicamente criaremos a arquitetura da rede neural e é o que faremos no próximo amanhã.
Então, isso significa que
Até então, eu.