Merhaba ve AI uygulamasını oluşturan bu AI uygulama bölümünün ilk bölümüne hoş geldiniz.
Ve gördüğünüz gibi, bu girinti yapısında, bu AI'yi nasıl inşa edeceğimi açıkça gösteren Bölüm
1'i oluşturan bu üç bölümle zaten boyut ekledim.
Önce beyini yapacağız.
Sinir ağı dışında başka bir şey yok, o zaman eylemlerin nasıl oynandığını
tanımlayacak olan cesedi hazırlayacağız.
Sonra bir kere beynimize ve bedenimize sahip olduktan sonra, bu birinci bölümün son bölümünde yer alan
AI'yi yapmak için onları biraraya getireceğiz.
Artık bu uygulamanın yapısına ilişkin iyi bir vizyona sahip olabilirsiniz.
Öncelikle beyni hazırlarız, o zaman cesedi yaparız ve AI'yı yapmak için ikisini bir araya getiririz.
Ve bundan sonra, beyni yapmakla ilgili olan ilk bölümle başlayacağımız tek şey bu.
Ve bu, öğreticiler için bizi alacaktır.
Bir beyin yapmak pasta yapmak gibi bir şey değildir düşünebilirsiniz.
Bu yüzden birden fazla ders gerektirecektir.
her zamanki gibi, bir beynin bir sınıfla temsil edileceğiz, çünkü çeşitli işlevlere ihtiyacımız
olacak ve birtakım talimatlarla organize edilecek çeşitli işlevlerin bir yapısına sahip olmak için.
Ve elbette
Elbette bir sınıfa ihtiyacımız var, o da Berkeley, çünkü o sınıfa bir kez girdik.
Bu sınıftan bazı nesneler yaratarak istediğimiz kadar çok beyin yaratabiliriz.
Python'daki sınıflar ve genel olarak nesneye yönelik programlama dilleri çok pratiktir
çünkü yapacağınız bir model oluşturursunuz ve daha sonra istediğiniz kadar
nesne oluşturabilirsiniz ve tüm özelliklere sahip olacaksınız. sınıfta tanımlamak
Ve beynimiz için özellikler elbette olacak.
elbette bunu yapacak Ford işlevini verecek iki farklı fonksiyon olacak.
Öncelikle hatırlattığım sinir ağının mimarisi, CNN olacak ve tabii ki
giriş sinirlerinden çıktı nöronlarına sinyaller göndererek
Bu yüzden beyin yapmaya başlayalım bunu yapalım.
Bu oldukça heyecan verici olacak.
En sevdiğim parçalardan biridir.
Ve bu yüzden onunla doğrudan iletişime geçelim.
Bu yüzden ders sınıfını tanıtarak başlayacağız ve bu sınıfı aramaya gidiyoruz.
daha doğrudan olmaya başlayalım ve CNN diyelim, çünkü aslında beyin bir CNN ağıdır.
Beyni çağırmaktan çekiniyordum ama
Dönüşümlü sinir ağı.
İzlediğiniz gibi, isterseniz beyin diyebilirsiniz, ancak en azından şimdi ne yaptığımızı biliyoruz.
Ve CNN Kendi kendine sürüş şebekesi gelince, Mudgal'ın sonundan miras alacak.
Bu nedenle, modülün sonunu burada yazdıklarımızın ve bu modüllerin ve bir modülün tüm araçlarını
kullanabilmeyi isteyeceğimizi ve bu tekniği, miras olan ve bize bildirebilmenizi sağlayan
nesne tabanlı programlamada kullanmayı isteyeceğimizi unutmayın. iyi bir ana sınıfın tüm araçları
kullanın ve bu çok sınıf bu modülde olacak.
Oraya gidiyoruz.
Ve şimdi bu modülün sonundaki tüm araçları ve nesneleri kullanabiliriz.
Pekâlâ, şimdi mirasımıza sahip olduğumuza göre, ilk işlevi yapmak için sınıfa gidebiliriz.
Muhtemelen ilk işlevi, gelecekteki beyin nesnelerinin tüm değişkenlerini tanımlayacak olan son
işlevi tahmin edersiniz.
Geleceği ve oluşturulacak nesneleri bilirsiniz.
Pekala, bunu yapalım.
Def sonra iki tekrar skorları altını çiziyor.
Ve şimdi bazı değişkenler koymamız gerekiyor.
Bu yüzden her şeyden önce kendi kendime gidiyordum, bu da elbette nesneye gönderme yapıyordu.
Şimdi sanırım bu konuda oldukça rahatız, o zaman Dumah ortamındaki eylemlerin
sayısı olacak başka bir değişken ekleyeceğiz.
Bu yüzden sayı eylemleri diyeceğiz.
Eylem sayısı.
Ve aslında bu değişken işlevi için zorunlu değildir.
Sadece, diğer çevre üzerinde inşa edeceğimiz fikri test etmek istiyorsanız.
Peki bu çok pratik olacaktır, çünkü biz bu korkunç eylem sayısını iki
ayrı ve doom'dan Varman sarmalayıcılardan alacağız ve bunu yaparken girdi adının çevre
sıfatıyla olduğunu öğreneceksiniz.
Ve bu nedenle diğer ortamlarda denemeyi öğrenmek ve diğer oyunları oynamak isterseniz yapacak
bir şeyiniz olmaz; çünkü bu eylem sayısı doğrudan Dumor ortamındaki
eylem sayısını alacaktır.
Ile oynuyor olacaksın.
Tamam, bu yüzden bu işlevin iki argümanı budur.
Şimdi içeri gidebiliriz ve şimdi ne yapmamız gerektiğini hatırlayabiliriz.
Yapmamız gereken ilk şey mirasın superfunction ile etkinleştirilmesidir.
Bu tam da kendi kendine çalışan otomobil için olduğu gibi.
Sinyal ağını tanımlayacak olan sınıfı girerek başlangıç ​​fonksiyonumuzu alırız,
o da CNN'dir.
O zaman nesneye atfen girmeliyiz.
Ancak, burada DOT'da eklememiz gereken şeyin değil, ardından da bazı parantez ile init işlevi olduğunu unutmayın.
Ve bunu yaparak mirasın aktif hale gelmesini sağlıyoruz.
Ve şimdi tüm araçları ve modülü kullanabiliriz.
Pekâlâ, bence şimdi sinir ağının mimarisini inşa etme zamanı geldi.
Hatırlarsanız, bir CNN konvolüsyonel sinir ağı kuracağız çünkü bu sefer
AI'nin gözleri olacak ve gözün gözleri bu konvolüyonel sinir ağının konvolümyonel
katmanları olacak.
Sonra ai ai görüntüleri konvolusyon katmanlarıyla görselleştirdikten sonra sinyallere klasik bir
görsel sinir ağımıza geçeceğiz.
Tam olarak bağlı tabakalarla daha önce sahip olduğumuz budur.
Ve burada oynayabileceğimiz her olası eylem için küp değerlerini tahmin etmeye çalışacağız.
Dolayısıyla mimariyi aklınızda tutarsınız, önce bazı konvolüsyonel katmanlara sahip olacağız ve ardından
tamamen bağlı tabakalar olacak ve bu bizim AI'nın beyni olacak.
Yaptığımız şeylere bir adım geri atılabilmek için ne yapacağımızı.
Peki bu mimari oluşturmak istediğiniz değişkenlerle yapalım.
Aslında bu mimariden bahsederken üç tane konvolüyonel katmana sahip bir CNN oluşturacağız.
Ve sonra bu gizli katmanın anlamı, üç konvolüsyonlu bağlantıya ve iki tam bağlantıya
ihtiyaç duyacağımız anlamına geliyor.
Ve bağlantıları konuşmanın tam olarak ne olduğunu CNN sınıfının değişkenleri olacak
ve dolayısıyla şu anda beş değişkeni tanımlayacağım.
Konvolüsyonel bağlantılar ve iki siyasi bağlantı için üç.
O halde bunu yapalım.
Konvolüsyon bağlantılarıyla başlayacağız.
Onlara kendi kendine öğretilen konvolusum diyeyim.
Biri bunu kopyalayacak ve alçakça dayanacak.
konvolüsyonun her birinde belirli bir özellik tespit eden bazı yeni görüntüler elde edecektir.
Ve sonra kendi kendine inanç ve kendi kendine inanç üç bu ilk sonuca
kıvrım bağlantıları vardır burada bir ilk konvolüasyon katmanı almak için girdi görüntüleri bazı konvolüsyon
uygulayacağım burada ikinci katkıda ilk konvolüyonal katmanını girdikten sonra tekrar
bazı konvolüsyon uygulayarak ikinci bir konvolusyon yaratacak ve bu
Bu yüzden, bu yeni görüntüleri konvolüsyonel olarak alacağız, o zaman bu konvolüsyonu, bu
ilk konvolusyon katmanından bu yeni görüntüleri ikinci konvolüsyon katmanının bazı yeni görüntülerine bağlamak için
uygulayacağız.
Ve bu yeni görüntüler yine orada ilk konvolüyonal imgelerdeki bazı özellikleri algılar.
Bu sadece gelecekteki algılamayı ve daha sonra ikinci konvolusyonun ortaya çıkmasını güçlendirmek
için.
Üçüncü konvolüyonu her biri için elde etmek için buraya uyguladık.
Giriş görüntüleri içinde daha fazla özellik tespit eden daha fazla resim.
Ve biz bunu ne kadar çok yaparsak, görüntülerin farklı katmanlarına bazı kıvrımlar uygulayabiliriz.
Bazı özellikleri tespit edebiliyoruz ve bu özelliklerin tespit edilmesiyle, canavarların onları
öldürmek için nereye çekileceğini ve nereye gitmesi gerektiğini anlayacaktır.
Duvarların engellerini de tespit edecektir.
Tam anlamıyla nereye gitmesi gerektiği ve tüm bu konvolüm katmanlarının orijinal görüntülerde
algıladıkları şey sayesinde.
Pekala, CNN'nin konvolüsyon bölümü için.
Ancak konvolüyonel katmanların ardında, uygulanan konvolüsyon serileri tarafından elde edilen tüm pikselleri düzleştirmek ve
tüm piksel dizilerini düzleştirmek suretiyle klasik bir yapay sinir ağı girdisi
olacak bu büyük vektörü elde etmeyi unutmayın.
Tam olarak bağlı harflerimizi ve bağlantılarımızı burada alıyoruz.
ikinci bir tam bağlantı ve anahtar değerler olan çıkış nöronlarından oluşan çıkış katmanı.
Ve şimdi yapmamız gereken iki yeni değişken yaratmak çünkü bir sonraki
oraya gelecek olan klasik yapay sinir ağında burada bir tane var ve bu yüzden bu büyük Düzleştirme
vektöründen burada bir tam bağlantıya ihtiyacımız var ve burada ve orada burada olan
Bu iki ilk bağlantıyı yapalım ve sonra tüm bu bağlantıları tanımlayacağız.
Dolayısıyla kodda soundtrack'i kendilerinden biri olarak adlandıracağız ve daha sonra kendimiz de C'yi öğrettiler.
Pekâlâ, şimdi tüm değerli eşyalarımız var ve ne yapmamız gerektiğini
bilmek elbette motor modülü sınıflarıyla tanımlanıyor.
ki temelde sinir ağı mimarisi oluşturacağız ve gelecek yarın da bunu yapacağız.
Bu demek oluyor
O zamana kadar ben