Bună ziua și bun venit în prima parte a acestei implementări AI, o parte a clădirii AI.
Și după cum puteți vedea, am adăugat deja o dimensiune în structura acestei indentări, cu aceste trei secțiuni care compun
Partea 1, care arată clar modul în care vom construi acest AI.
Mai întâi vom face creierul.
Nu este nimic altceva decât rețeaua neuronală, atunci vom face corpul care va defini modul în
care acțiunile vor fi jucate.
Și odată ce avem creierul și corpul, îi vom asambla pentru a face AI care va fi în
ultima secțiune a acestei prime părți.
Deci, acum aveți deja o viziune bună asupra structurii acestei implementări.
Mai intai vom face creierul apoi vom face corpul si apoi vom asambla cele doua pentru a face AI.
Și atunci este tot ce vom începe cu prima secțiune care este despre a face creierul.
Și asta ne va duce pentru tutoriale.
Vă puteți imagina că a face un creier nu este ca și cum ați face un tort.
Deci, acest lucru va necesita mai mult de un tutorial.
Și bineînțeles, ca de obicei, vom reprezenta creierul cu o clasă, deoarece vom avea nevoie de mai
multe funcții și pentru a avea o structură a mai multor funcții care vor fi organizate într-un fel
de instrucțiuni.
Bineînțeles că avem nevoie de o clasă și asta e Berkeley pentru că odată ce am făcut acea clasă.
Ei bine, vom putea crea cât mai multe creiere pe care le dorim doar prin crearea unor obiecte din această clasă.
Deci, clasele din Python și, în general, limbile de programare orientate pe obiecte sunt foarte practice pentru că faci un
model de ceva pe care vrei să-l construiești și apoi poți crea cât mai multe obiecte pe care
le dorești și vor avea toate caracteristicile pe care le definiți în clasă.
Și pentru creierul nostru caracteristicile vor fi bineînțeles.
Ei bine, în primul rând, arhitectura rețelei neuronale pe care o reamintesc va fi CNN și, desigur,
două funcții diferite, cum ar fi de exemplu transmiterea semnalelor de la neuronii de intrare la neuronii de
ieșire care vor fi, desigur, funcția Ford care o va face.
Deci, hai să facem asta, să începem să creăm creierul.
Asta va fi destul de interesant.
Este una din piesele mele preferate.
Și, prin urmare, hai să intrăm direct în ea.
Deci vom începe prin a introduce clasa de curs și vom numi această clasă.
Ei bine am ezitat să-i spunem creierul, dar să fim mai direcți și să-l numim CNN, deoarece de fapt creierul
este o rețea CNN.
Rețeaua neurală convoluționară.
Deci, pe măsură ce privești, poți să spui creierul dacă vrei, dar cel puțin acum știm ce construim.
Și CNN În ceea ce privește rețeaua de auto-conducere masina va moșteni de la sfârșitul anului Mudgal.
Așadar, amintiți-vă că sfârșitul modulului este cel pe care l-am pus aici și dorim să putem folosi toate
instrumentele acestui și un modul și, prin urmare, dorim să folosim această tehnică în programarea
orientată obiect care este moștenire și care ne permite să știm folosiți toate instrumentele dintr-o clasă
părinte și această clasă va fi pe acest modul.
Vom merge acolo.
Și acum putem folosi toate uneltele și obiectele de la sfârșitul acelui modul.
În regulă, acum că avem mostenirea noastră, putem intra în clasă pentru a ne face prima funcție.
Și, după cum ați presupune probabil că prima funcție este funcția de sfârșit care va defini toate
variabilele obiectelor cerebrale viitoare.
Știți viitorul și obiectele care vor fi create.
Bine, să facem asta.
Def apoi două subliniază în ea la scorurile din nou.
Și acum trebuie să punem câteva variabile.
Deci, înainte de toate, aveam de gând să fiu eu care, bineînțeles, se referă la obiect.
Acum, cred că sunteți destul de confortabil cu acest lucru, atunci vom adăuga o altă variabilă
care va fi numărul de acțiuni în mediul Dumah.
Deci vom numi acele acțiuni în număr.
Număr de acțiuni.
De fapt, această variabilă nu este obligatorie pentru această funcție.
Doar că dacă doriți să testați ideea pe care o vom construi în alte medii.
Ei bine, acest lucru va fi foarte practic pentru că vom importa acest număr de acțiuni oribile de la
doom și varman wrappers cu două discrete și atunci când vom face asta vom ști că introduceți
numele mediului face zero.
Și dacă doriți să știți că experimentați acest lucru pe alte medii și să jucați alte jocuri bine, nu veți avea
nimic de făcut, deoarece acest număr de acțiuni va obține în mod direct numărul de acțiuni
în mediul Dumor.
Veți juca.
OK, deci este pentru cele două argumente ale acestei funcții.
Deci, acum putem intra în interior și acum ne amintim ce trebuie să facem.
Primul lucru pe care trebuie să-l facem este să activați moștenirea cu superfuncția.
Deci, exact ca și mașina de auto-conducere.
Luăm superfuncția, apoi înăuntru începem prin introducerea clasei care va defini rețeaua neuronală și
care este CNN.
Apoi trebuie să introducem sine să ne referim la obiect.
Dar, atunci amintiți-vă că nu este tot ce trebuie să adăugăm aici la DOT și apoi funcția init cu unele paranteze.
Și făcând asta vom activa moștenirea.
Și acum putem folosi toate uneltele de la capăt și modul.
Acum, cred că este timpul să construim arhitectura rețelei neuronale.
Și, așa cum vă amintiți, vom construi o rețea nervoasă convoluțională CNN pur și simplu pentru
că de data aceasta AI va avea ochi, iar ochii ochiului vor fi straturile convoluționale ale acestei rețele
neuronale convoluționale.
Apoi, după ce ai ai vizualizează imaginile cu straturile convoluționale, va transmite semnalele într-o clasă
a rețelei noastre neuronale vizuale.
Deci, acesta este cel pe care l-am avut înainte cu straturi complet legate.
Și acolo va încerca să prezică valorile cubului pentru fiecare acțiune posibilă pe care o putem juca.
Deci, aveți în vedere arhitectura mai întâi, vom avea niște straturi convoluționale și apoi niște
straturi complet legate și acest lucru va fi creierul AI-ului nostru.
Deci, ce vom face pentru a putea face un pas înapoi la ceea ce facem.
Ei bine, haideți să facem această arhitectură cu variabilele pe care vrem să le creăm.
Deci, vorbind de această arhitectură, vom construi un CNN cu trei straturi convoluționale.
Și după aceea, un strat ascuns înseamnă că vom avea nevoie de trei conexiuni convoluționale și
două conexiuni complete.
Și vorbind despre conexiuni care este exact ceea ce urmează să definim, vor fi variabilele pentru
clasa CNN și de aceea acum voi defini cinci variabile.
Trei pentru conexiunile convoluționale și două conexiuni politice.
Deci, să facem asta.
Vom începe cu conexiunile de convoluție.
Așa că îi voi numi convoluție proprie.
Trebuia să copiați și pe baza numărului scăzut.
Și apoi vom ajunge la auto-convingere și la convingerea de sine trei, care sunt conexiuni de convoluție la această primă
concluzie, aici vom aplica o anumită convoluție imaginilor de intrare pentru a obține un prim nivel convoluțional,
iar a doua contribuție aici va face prima convoluție strat ca intrare și prin aplicarea din nou o anumită
convoluție va crea o a doua convoluție acolo și apoi această convoluție va
primi niște imagini noi fiecare dintre ei detectând o trăsătură specifică.
Deci, vom obține aceste imagini noi într-o convoluție acolo vom aplica această convoluție aici pentru a conecta aceste
noi imagini de la acest prim strat convoluțional la unele imagini noi ale unui al doilea strat de
convoluție.
Și aceste imagini noi vor detecta din nou unele caracteristici din imaginile primei convoluții de acolo.
Deci, doar pentru a consolida detectarea viitoare și apoi la apariția celei de-a doua convoluții
acolo.
Am aplicat al treilea convoluție aici pentru ao obține pentru fiecare dintre ei.
Mai multe imagini care detectează chiar mai multe caracteristici în interiorul imaginilor de intrare.
Și cu atât mai mult facem acest lucru cu cât aplicăm mai multe convoluții diferitelor straturi de imagini.
Cu cât suntem capabili să detectăm mai multe trăsături și astfel, prin detectarea unor trăsături, ochiul va înțelege unde sunt
monștrii unde trebuie să tragă pentru ai ucide și unde ar trebui să meargă.
De asemenea, va detecta pereții obstacolele.
Ei bine literalmente unde trebuie să meargă și asta datorită a ceea ce toate aceste straturi convoluționale detectează
în imaginile originale.
În regulă, asta e pentru partea de convoluție a CNN.
Dar, atunci amintiți-vă după straturile convoluționale trebuie să loviți toți pixelii obținuți prin diferitele serii de convoluții
care au fost aplicate și prin aplatizarea tuturor matricelor de pixeli obținem acest vector
imens care va deveni intrarea unei rețele neuronale clasice.
Și aici găsim scrisorile noastre complete și, prin urmare, conexiunile noastre.
Și acum, ceea ce trebuie să facem este să creezi două noi variabile, pentru că vom avea unul aici
și acolo în această rețea clasică neurală artificială care vine în continuare și de
aceea avem nevoie de o conexiune completă de la acest vector imens Flaten la aceasta aici și acolo și o a doua conexiune
completă între acesta și de aici și stratul de ieșire alcătuit din neuronii de ieșire care sunt valorile-cheie.
Deci, hai să facem aceste două conexiuni și apoi vom defini toate aceste conexiuni.
Așa că cereți coloana sonoră în cod pe care o vom numi pe sine că una și apoi și ea a învățat-o pe sine.
Așa că acum avem toate obiectele noastre de valoare și să știm ce trebuie să
facem este definit, bineînțeles, atunci cu clasele modulului motorului.
Asta înseamnă că vom crea în principiu arhitectura rețelei neuronale și asta vom face
în viitorul viitor.
Până atunci