أهلا ومرحبا بكم في الخطوة الأخيرة من هذا الجزء.
مبنى واحد في I.
الآن ، الشيء الوحيد الذي يتعين علينا القيام به هو جعل هذه الوظيفة الأمامية الكبيرة
التي ستنشر الإشارة من البداية عندما يأخذ الدماغ الصورة حتى النهاية ، عندما تلعب العين
الحركة.
لذا سنجعل هذه الوظيفة كاملة ، وستكون هذه هي خطوتنا الأخيرة.
قبل أن ننتقل إلى الجزء الثاني ، نقوم بتدريب الذكاء الاصطناعي لدينا على التعلم التلافيفي العميق.
لذلك دعونا نفعل هذا.
سنأخذ استدعاء الدالة الذي يشبه في الواقع وظيفة init.
هذه وظيفة موجودة ، لكن هذه المرة نستخدمها لاستدعاء بعض الوظائف الأخرى تلك التي صنعناها
من قبل لأنك تعلم ، سنستخدم وظيفة الأمام من الدماغ والوظيفة الأمامية
من الجسم.
ولذا فإننا نستخدم وظيفة الاستدعاء هذه الآن لاستدعاء هذه الوظائف أساسًا.
لذا فإن Call سوف تأخذ حجتين.
الأول هو الذات ، بالطبع ، الموضوع.
والحجة الثانية التي حسب رأيك ، ماذا ستكون؟
حسنًا ، نحن نقوم بعملية التكاثر هذه المرة.
إذن ما نريد أن نأخذه كمدخلات هو ، بالطبع ، مدخلات الصور لأن هذه بالطبع هي نقطة البداية
عندما يلعب الذكاء الاصطناعي اللعبة ، فهو يتخيل أولاً صور اللعبة ، ثم ينشر الإشارات
في الدماغ ثم يلعب العمل.
لذلك ، ستكون الحجة الثانية عبارة عن مدخلات ، ونحن الآن على استعداد للقيام بهذا التكاثر بأكمله.
لذلك دعونا نفعل هذا.
حسنًا ، الخطوة الأولى ، ما هي؟
الخطوة الأولى هي تلقي الصور المدخلة من اللعبة.
وبما أن هذه الصور ستدخل الشبكة العصبية ، حسنًا ، يمكنك أن تتخيل أنه يتعين
علينا تنسيقها في بنية خاصة.
والهيكل ، بالطبع ، هيكل شعلة.
لذا فإن أول شيء سيحدث هو أننا سنحول هذه الصور إلى مصفوفة ، ثم سنحول المصفوفة
الصغيرة إلى موتر شعلة ، ثم أخيرًا سنضع موتر الشعلة داخل متغير الشعلة
الذي سيحتوي على كل من الموتر و التدرج.
هذا من أجل الرسوم البيانية الديناميكية لدينا لحساب طبقة التدرج بكفاءة عالية لنسب التدرج العشوائي.
هذه هي خطوتنا الأولى.
وبعد ذلك بمجرد أن نحصل على التنسيق الصحيح لصورنا ، حسنًا ، سيكونون قادرين على الدخول إلى الشبكة العصبية
وبعد ذلك سنقوم بالانتشار الكامل للإشارات.
لنقم بهذه الخطوة الأولى ، بتحويل الصورة إلى التنسيق الصحيح.
لذا فإن صورنا هي مدخلات حتى الآن.
سنقوم الآن بإنشاء متغير جديد ، والذي أسميه المدخلات.
إذن هذا هو المدخل الحقيقي للشبكة العصبية.
وهذه المدخلات ، أين ستكون؟
حسنًا ، علينا أولاً أن نأخذ مدخلاتنا.
هذه هي صورنا الأصلية.
ثم ، كما قلنا ، نريد تحويل هذه الصور إلى مصفوفات غير مرتبة.
للقيام بذلك ، يمكننا ببساطة استخدام NumPy ، الذي يحتوي على اختصار ثم P ثم مصفوفة الدالة.
لذا نضع المدخلات بين أقواس مصفوفة الدالة.
هناك نذهب.
الآن يتم تحويله إلى شيء بواسطة المصفوفات.
ولكن بما أن خلايا المصفوفات الفارغة ستحتوي على وحدات البكسل ، فمن الأكثر أمانًا
تحديد نوع تعويم.
من الأفضل التأكد من أن لدينا بعض العوامات الآن وللتأكد من ذلك يمكننا استخدام NP float 32
هنا.
حسنا.
حتى الآن لا يزال لدينا مصفوفات حكم ولكن من النوع float.
حسنا.
وهذا أيضًا لسبب آخر.
وهي أن المستشعرات هي بالتعريف مصفوفات من نوع واحد.
ولذا اخترنا النوع الفردي ليكون عددًا عشريًا ، عائمًا 32.
حسنا.
والآن بعد أن أصبح لدينا مصفوفاتنا الصفرية ، فإن الخطوة التالية هي تحويل ذلك إلى موتر شعلة.
وللقيام بذلك ، يمكننا ، على سبيل المثال ، استخدام المصباح الكهربائي ، ثم وظيفة من الشرطة السفلية numpy
حتى نحولها إلى موتر شعلة.
هناك نذهب.
والآن الخطوة الأخيرة هي وضع مستشعرات الشعلة هذه في متغير شعلة يحتوي على كل من الموتر
والتدرج.
وأنت تعرف كيف تفعل ذلك.
بالطبع ، نأخذ صنف المتغير لأن كل ما بداخل هذا المتغير هو في الواقع مدخلات
لفئة المتغير.
لكنني أردت أن أوضح ذلك لكم بهذه الطريقة لأننا نبدأ بالصور المدخلة ، ثم نقوم بتحويلها
إلى مصفوفات عددية ، ثم إلى مستشعرات مشعلة ثم إلى متغير.
والآن نحن بخير.
يُسمح لهم بالدخول إلى الشبكة العصبية التي هي عيون الذكاء الاصطناعي أولاً ثم الطبقات المتصلة
بالكامل لتؤدي إلى التنبؤات.
لذا بالحديث عن العيون ، هذا بالضبط ما سنفعله الآن.
سنقوم بنشر هذه الصور المسموح بها الآن في عيون العيون من خلال الطبقات التلافيفية
الثلاث.
وللقيام بذلك ، سترون الآن كيف أن الأمر بسيط للغاية.
هذا لأننا لدينا بالفعل دماغنا في أجسامنا من وظيفة البادئة.
نحتاج ببساطة أن نأخذ دماغنا بحيث يكون دماغنا ذا نقطة ذاتية ونطبق هذا الدماغ على الصور المدخلة وسوف ينتشر
ذلك بفضل الوظيفة الأمامية هنا من الدماغ التي ستنشر الإشارات داخل الدماغ.
وبما أن الوظيفة الرابعة للدماغ تعود ، فإن إشارات الخرج هي الخلايا العصبية لطبقة المخرجات
التي تحتوي على قيم الإشارات.
حسنًا ، هذه الذات ، مدخلات الدماغ هنا ستعيد إشارة الخرج هذه ، وبالتالي سنضعها
هنا عندما تعود إلى متغير وسنسميها ببساطة ، المخرجات.
وهذا الخرج هو إشارة الإخراج للدماغ.
والآن بعد أن أصبح لدينا إشارة خرج من الدماغ ، حسنًا ، علينا نشر إشارة الخرج هذه إلى
الجسم.
ولفعل ذلك ، سنستخدم الدالة الثانية للأمام من الجسم.
وللقيام بذلك ، نحتاج ببساطة أن نأخذ أجسادنا ونطبقها ، بالطبع ، على المخرجات ، لأن الوظيفة
الأمامية للجسم تأخذ كمدخلات إشارات الإخراج للدماغ.
هذا هو بالضبط الناتج الآن ويعيد الإجراءات.
وبالتالي ، نظرًا لأنه يُرجع الإجراءات ، حسنًا ، سنضيف هنا أفعالًا تساوي ناتج الجسم الذاتي.
حسنا.
الآن يمكنك أن ترى ذلك بكل بساطة ، لقد نشرنا الإشارات داخل الدماغ ثم من الدماغ
إلى الجسم أولاً باستخدام الوظيفة الكاملة من الدماغ ، والتي تأخذ كمدخلات الصور
ثم نوزعها في الدماغ للعودة قيم جديلة.
ثم ننشر إشارة الخرج هذه في الجسم مع الوظيفة الأمامية لجسمنا للحصول على الإجراء
المطلوب.
والآن الشيء الوحيد المتبقي الذي يتعين علينا القيام به ، وهو آخر سطر من التعليمات البرمجية لهذا
الجزء الأول ، بناء العين.
حسنًا ، يجب أن نعيد الإجراء للعب ، وهذه هي الأفعال.
ومع ذلك ، في الوقت الحالي ، تحتوي الإجراءات على تنسيق torch ونحتاج إلى تحويلها مرة أخرى إلى مصفوفة numpy.
وللقيام بذلك ، سنأخذ بنية البيانات لهذه الإجراءات ثم نضيف هنا الدالة
non pi وهناك نبدأ.
الآن لدينا الإجراءات التي عادت بالتنسيق الصحيح.
لذا تهانينا.
لقد انتهينا الآن من هذا الجزء الأول.
قمنا ببناء الذكاء الاصطناعي في ثلاث خطوات.
أولاً ، صنعنا الدماغ ، وثانيًا ، صنعنا الجسم.
وثالثًا ، قمنا بتجميع الدماغ في الجسم ونشرنا الإشارة بأكملها من العين إلى اللحظة التي
نلعب فيها الحركة.
هذه هي الخطوة الأولى.
كانت تلك خطوة كبيرة.
لكن الآن ، كما فهمت ، نبني ذكاءً اصطناعيًا ، لكنه لا يزال غبيًا.
نحن بحاجة إلى تدريبه ليكون ذكيًا ، لذلك نحتاج إلى تدريبه للقيام بما نريد القيام به.
وللقيام بذلك ، سنستخدم المكافأة بعد بيئة غبية لأنها نتعلم من المكافأة
من خلال التعزيز عندما تحصل على مكافأة جيدة وبأن نعاقب أو نضعف عندما تحصل على مكافأة
سيئة.
هذا هو المكان الذي ستلعب فيه Q learning.
وهذا بالضبط ما سنفعله في هذا الجزء الثاني لتدريب الذكاء الاصطناعي على التعلم التلافيفي العميق.
لا أطيق الانتظار للبدء وحتى ذلك الحين ، استمتع بالذكاء الاصطناعي.