สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ส่วนแรกของการใช้งาน AI ส่วนที่หนึ่งในการสร้าง AI
และอย่างที่คุณเห็นฉันได้เพิ่มมิติในโครงสร้างของการเยื้องนี้ด้วยสามส่วนนี้ประกอบส่วนที่ 1 ซึ่งแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าเราจะสร้าง AI
นี้อย่างไร
ก่อนอื่นเราจะทำให้สมอง
ไม่มีอะไรอื่นนอกจากโครงข่ายประสาทแล้วเราจะสร้างร่างกายซึ่งจะกำหนดวิธีการเล่นการกระทำ
จากนั้นเมื่อเรามีสมองและร่างกายเราจะรวมพวกมันเพื่อสร้าง AI ซึ่งจะอยู่ในส่วนสุดท้ายของส่วนแรกนี้
ดังนั้นตอนนี้คุณสามารถมีวิสัยทัศน์ที่ดีเกี่ยวกับโครงสร้างของการดำเนินการนี้
ครั้งแรกที่เราสร้างสมองจากนั้นเราสร้างร่างกายและจากนั้นเราประกอบทั้งสองเพื่อสร้าง AI
และนี่คือทั้งหมดที่เราจะเริ่มต้นด้วยส่วนแรกที่เกี่ยวกับการสร้างสมอง
และนี่จะพาเราไปดูบทเรียน
คุณสามารถจินตนาการได้ว่าการทำสมองนั้นไม่เหมือนกับการทำเค้ก
ดังนั้นจะต้องมีมากกว่าหนึ่งบทช่วยสอน
และแน่นอนตามปกติเราจะนำเสนอสมองด้วยคลาสเพราะเราจะต้องมีฟังก์ชั่นหลายอย่างและเพื่อที่จะมีโครงสร้างของฟังก์ชั่นหลายอย่างที่จะถูกจัดระเบียบในคำสั่งบางประเภท
แน่นอนว่าเราต้องการคลาสและนั่นก็คือ Berkeley เพราะเมื่อเราสร้างคลาสนั้น
เราจะสามารถสร้างสมองได้มากเท่าที่เราต้องการโดยเพียงแค่สร้างวัตถุบางอย่างของคลาสนี้
ดังนั้นคลาสอีกครั้งใน
Python และโดยทั่วไปภาษาการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุนั้นมีประโยชน์มากเพราะคุณสร้างแบบจำลองของสิ่งที่คุณต้องการสร้างจากนั้นคุณสามารถสร้างวัตถุได้มากเท่าที่คุณต้องการและพวกมันจะมีคุณสมบัติทั้งหมดที่คุณต้องการ กำหนดในชั้นเรียน
และสำหรับสมองของเราคุณสมบัติต่างๆนั้นแน่นอน
ก่อนอื่นสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทที่ฉันนึกว่าจะเป็นของ
CNN และแน่นอนว่ามีฟังก์ชั่นที่แตกต่างกันสองอย่างเช่นส่งผ่านสัญญาณจากเซลล์ประสาทอินพุตไปยังเซลล์ประสาทขาออกที่แน่นอนว่าเป็นฟังก์ชันของฟอร์ด
งั้นเริ่มทำสมองกันดีกว่า
มันจะน่าตื่นเต้นทีเดียว
มันเป็นหนึ่งในส่วนที่ฉันชอบ
ลองตรงเข้าไปดู
ดังนั้นเราจะเริ่มด้วยการแนะนำคลาสของหลักสูตรและเราจะเรียกคลาสนี้
ฉันลังเลที่จะเรียกมันว่าสมอง แต่มาตรงกันมากกว่านี้และเรียกมันว่า CNN เพราะจริงๆแล้วสมองเป็นเครือข่าย
CNN
โครงข่ายประสาทเทียม
ดังนั้นเมื่อคุณดูคุณสามารถโทรหาสมองถ้าคุณต้องการ แต่อย่างน้อยตอนนี้เรารู้ว่าเรากำลังสร้าง
และซีเอ็นเอ็นสำหรับเครือข่ายของรถยนต์ที่ขับด้วยตัวเองนั้นจะสืบทอดมาจากปลายโคลน
จำไว้ว่าจุดสิ้นสุดของโมดูลคือสิ่งที่เราใส่ไว้ที่นี่และเราต้องการที่จะใช้เครื่องมือทั้งหมดของโมดูลนี้และดังนั้นเราจึงต้องการใช้เทคนิคนี้ในการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุซึ่งเป็นมรดก ใช้เครื่องมือทั้งหมดจากคลาสแม่และคลาสที่ดีนี้จะอยู่ในโมดูลนั้น
เราจะไปที่นั่น.
และตอนนี้เราสามารถใช้เครื่องมือและวัตถุทั้งหมดที่ส่วนท้ายของโมดูลนั้น
เอาล่ะตอนนี้เรามีมรดกของเราแล้วเราสามารถเข้าไปในชั้นเรียนเพื่อทำหน้าที่แรกของเรา
และอย่างที่คุณอาจเดาได้ฟังก์ชันแรกคือฟังก์ชันสุดท้ายที่จะกำหนดตัวแปรทั้งหมดของวัตถุสมองในอนาคต
คุณรู้อนาคตและวัตถุที่จะถูกสร้างขึ้น
เอาล่ะทำสิ่งนี้กัน
Def จากนั้นให้ขีดสองขีดลงในคะแนนอีกครั้ง
และตอนนี้เราต้องใส่ตัวแปรบางตัว
ดังนั้นก่อนอื่นฉันจะต้องเป็นตัวของตัวเองซึ่งแน่นอนว่าหมายถึงวัตถุ
ตอนนี้ฉันคิดว่าคุณค่อนข้างสบายใจกับสิ่งนี้แล้วเราจะเพิ่มตัวแปรอีกตัวซึ่งจะเป็นจำนวนการกระทำในสภาพแวดล้อม Dumah
ดังนั้นเราจะเรียกการกระทำของตัวเลขนั้น
จำนวนการกระทำ
และที่จริงแล้วตัวแปรนี้ไม่ได้บังคับให้ทำ
เป็นเพียงว่าถ้าคุณต้องการทดสอบความคิดที่เรากำลังจะสร้างในสภาพแวดล้อมอื่น ๆ
นี่จะใช้งานได้จริงเพราะเราจะนำเข้าจำนวนการกระทำที่น่าสยดสยองจากหายนะและการห่อหุ้มของ
Varman ด้วยการแยกสองแบบและเมื่อทำเช่นนั้นเราจะรู้ได้ว่าชื่อของสภาพแวดล้อมเป็นศูนย์
ดังนั้นถ้าคุณต้องการที่จะรู้ว่าการทดลองเกี่ยวกับสิ่งนี้ในสภาพแวดล้อมอื่นและเล่นเกมอื่น ๆ ได้ดีคุณจะไม่ต้องทำอะไรเพราะจำนวนการกระทำนี้จะได้รับจำนวนการกระทำโดยตรงในสภาพแวดล้อมของ
Dumor
คุณจะเล่นกับ
ตกลงนั่นเป็นเพราะอาร์กิวเมนต์ทั้งสองของฟังก์ชันนี้
ดังนั้นตอนนี้เราสามารถเข้าไปข้างในและตอนนี้จำสิ่งที่เราต้องทำ
สิ่งแรกที่เราต้องทำคือเปิดใช้งานการสืบทอดด้วย superfunction
นั่นก็เหมือนกับรถขับเคลื่อนด้วยตนเอง
เราใช้ superfunction จากนั้นภายในเราเริ่มต้นด้วยการป้อนคลาสที่จะกำหนดเครือข่ายประสาทและนั่นคือ CNN
จากนั้นเราต้องป้อนข้อมูลตนเองเพื่ออ้างถึงวัตถุ
แต่จำไว้ว่านั่นไม่ใช่ทั้งหมดที่เราต้องเพิ่มที่นี่ที่ DOT แล้วฟังก์ชัน init พร้อมวงเล็บบางตัว
และโดยการทำเช่นนั้นเราเปิดใช้งานการสืบทอด
และตอนนี้เราสามารถใช้เครื่องมือทั้งหมดจากปลายและโมดูล
เอาล่ะตอนนี้ฉันคิดว่าถึงเวลาแล้วที่จะสร้างสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาท
อย่างที่คุณจำได้เรากำลังจะสร้างโครงข่ายประสาทเทียมของ CNN เพียงเพราะเวลานี้
AI จะมีดวงตาและดวงตาจะเป็นเลเยอร์ Convolutional ของโครงข่ายประสาทเทียมนี้
จากนั้นหลังจากที่ ai ai เห็นภาพด้วยเลเยอร์ convolutional
มันจะส่งสัญญาณไปยังเครือข่ายประสาทเทียมที่มองเห็นได้
นั่นคือสิ่งที่เราเคยมีมาก่อนด้วยเลเยอร์ที่เชื่อมต่ออย่างสมบูรณ์
และนั่นคือที่ที่มันจะพยายามทำนายค่าคิวบ์สำหรับแต่ละการกระทำที่เป็นไปได้ที่เราสามารถเล่นได้
ดังนั้นคุณมีสถาปัตยกรรมในใจก่อนเราจะมีเลเยอร์ convolutional แล้วเลเยอร์เชื่อมต่ออย่างเต็มที่และนี่จะเป็นสมองของ
AI ของเรา
ดังนั้นสิ่งที่เราจะทำเพื่อให้สามารถย้อนกลับไปที่สิ่งที่เราทำ
ทีนี้เรามาสร้างสถาปัตยกรรมนี้กับตัวแปรที่เราต้องการสร้าง
ดังนั้นเมื่อพูดถึงสถาปัตยกรรมนี้เราจะสร้างซีเอ็นเอ็นด้วยสามชั้น
จากนั้นหลังจากนั้นก็มีเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่นั่นหมายความว่าเราจะต้องมีการเชื่อมต่อสามแบบและการเชื่อมต่อแบบเต็มสองครั้ง
และเมื่อพูดถึงการเชื่อมต่อนั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะนิยามว่าจะเป็นตัวแปรสำหรับคลาส CNN
ดังนั้นตอนนี้ฉันจะนิยามตัวแปรห้าตัว
สามสำหรับการเชื่อมต่อ convolutional และสองการเชื่อมต่อทางการเมือง
ลองทำสิ่งนี้กัน
เราจะเริ่มต้นด้วยการเชื่อมต่อที่เป็นรูปธรรม
ดังนั้นฉันจะเรียกพวกเขาว่าการโน้มน้าวด้วยตนเอง
หนึ่งจะคัดลอกและตามที่ต่ำ
และจากนั้นเราก็เชื่อมั่นในตนเองและเชื่อมั่นในตัวเองสามตัวที่เชื่อมโยงกับข้อสรุปแรกนี้ที่นี่เราจะใช้การโน้มน้าวใจบางอย่างกับภาพอินพุตเพื่อรับเลเยอร์แรกจากนั้นส่วนที่สองที่นี่
เลเยอร์เป็นอินพุทและโดยการใช้การแปลงอีกครั้งมันจะสร้าง convolutional ที่สองที่นั่นและจากนั้น
convolutional จะมีภาพใหม่บางภาพแต่ละอันจะตรวจจับหนึ่งคุณลักษณะเฉพาะ
ดังนั้นเราจะได้ภาพใหม่เหล่านี้ในรูปแบบของคอนโวลูชั่นตรงนั้นจากนั้นเราจะใช้รูปแบบนี้กับที่นี่เพื่อเชื่อมต่อภาพใหม่เหล่านี้จากเลเยอร์แรกในรูปแบบนี้ไปยังรูปใหม่ของชั้นที่สอง
และภาพใหม่เหล่านี้อีกครั้งจะตรวจจับคุณสมบัติบางอย่างในภาพของภาพต้นฉบับครั้งแรกที่นั่น
ดังนั้นจึงเป็นเพียงการเสริมสร้างการตรวจจับในอนาคตและจากนั้นไปที่การเกิดขึ้นของสอง convolutional
เราได้ใช้หลักการที่สามที่นี่เพื่อให้ได้มาสำหรับแต่ละคน
รูปภาพเพิ่มเติมบางอย่างที่ตรวจจับคุณลักษณะเพิ่มเติมภายในรูปภาพอินพุต
และยิ่งเราทำสิ่งนี้มากเท่าไรเรายิ่งใช้ความเชื่อมั่นกับภาพหลาย ๆ ชั้น
ยิ่งเราสามารถตรวจจับคุณสมบัติบางอย่างได้มากขึ้นเท่านั้นและด้วยวิธีการตรวจจับคุณสมบัติดวงตาจะเข้าใจว่ามอนสเตอร์นั้นอยู่ที่ใดที่มันต้องยิงเพื่อฆ่าพวกมันและที่ที่มันควรไป
นอกจากนี้ยังจะตรวจจับสิ่งกีดขวางบนกำแพง
แท้จริงแล้วมันต้องไปที่ไหนและต้องขอบคุณสิ่งที่เลเยอร์ convolutional ทั้งหมดตรวจพบในภาพต้นฉบับ
เอาล่ะนั่นก็เพื่อส่วนของ CNN
แต่จำไว้หลังจากเลเยอร์ convolutional เราจะต้องแบนพิกเซลทั้งหมดที่ได้รับจากชุด
convolutions ต่าง ๆ
ที่ถูกนำมาใช้และโดยการแบนเรย์ทั้งหมดของพิกเซลที่เราได้รับเวกเตอร์ขนาดใหญ่ที่จะกลายเป็นอินพุตของเครือข่ายประสาทเทียมคลาสสิก
และนั่นคือสิ่งที่เราได้รับจดหมายเชื่อมโยงอย่างเต็มที่และดังนั้นการเชื่อมต่อของเรา
ทีนี้สิ่งที่เราต้องทำก็คือสร้างตัวแปรใหม่สองตัวเพราะเราจะมีอันนี้และในโครงข่ายประสาทเทียมคลาสสิกที่มาถัดไปดังนั้นเราต้องเชื่อมต่อแบบเต็มรูปแบบจากเวกเตอร์
Flaten ขนาดใหญ่นี้ ที่นั่นและการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบที่สองระหว่างอันนี้ที่นี่กับที่นั่นและชั้นเลเยอร์เอาท์พุทที่ประกอบด้วยเซลล์ประสาทเอาท์พุทที่เป็นค่าสำคัญ
งั้นลองทำการเชื่อมต่อสองอันนี้ก่อนแล้วเราจะกำหนดการเชื่อมต่อทั้งหมดนี้
ดังนั้นขอซาวด์แทร็กในโค้ดเราจะเรียกพวกเขาว่าตนเองแล้วก็สอน C ด้วยเช่นกัน
เอาล่ะตอนนี้เรามีของมีค่าทั้งหมดของเราและรู้ว่าสิ่งที่เราต้องทำคือการกำหนดแน่นอนแล้วกับชั้นเรียนของโมดูลเครื่องยนต์
นั่นหมายความว่าเราจะสร้างสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมและนั่นคือสิ่งที่เราจะทำในวันพรุ่งนี้
จนกว่าจะถึงวันนั้น