Bonjour et bienvenue à la toute dernière étape de cette première partie.
Maintenant, la seule chose qui nous reste à faire est de faire de cette fonction la fonction Ford
qui propagera le signal dès le début, lorsque le cerveau produira l’image à la toute fin lorsque je placerai l’action
afin que nous puissions le faire. toute notre fonction et ce sera notre dernière étape avant que
nous passions à la formation de notre IA avec un kulang convolutionnel profond.
Alors faisons ceci.
Nous allons prendre l'appel de fonction qui est en fait similaire à la fonction init, c'est-à-dire qu'il s'agit
d'une fonction existante, mais cette fois-ci, nous l'utilisons pour appeler d'autres fonctions.
Celles que nous avons faites auparavant parce que vous savez que nous allons utiliser la fonction avant
du cerveau et la fonction port du corps.
Et donc nous utilisons cette fonction maintenant pour appeler essentiellement ces fonctions.
Donc, appel va prendre deux arguments.
Le premier est soi.
Bien sûr, l'objet et le deuxième argument qui, selon vous, vont être.
Eh bien, nous faisons toute la propagation cette fois-ci.
Donc, ce que nous voulons prendre comme entrée, ce sont bien sûr les images d’entrée, car c’est bien sûr
le point de départ lorsque l’intelligence artificielle joue.
Il s'agit d'abord de visualiser les images du jeu, puis de propager les signaux dans le cerveau, puis
de jouer l'action.
Par conséquent, le deuxième argument va être des entrées.
Et maintenant nous sommes prêts à faire toute cette propagation.
Alors faisons cela à nouveau.
La première étape consiste donc à recevoir les images d'entrée du jeu.
Et puisque ces images vont entrer dans le réseau de neurones, vous pouvez imaginer que nous devons les formater
dans une structure spéciale et que la structure est bien sûr une structure de torche.
La première chose à faire est donc de convertir ces images en un tableau d’arbitres, puis de
les convertir en un tenseur de torche, puis de placer le tenseur de la torche dans une variable de torche contenant
à la fois le tenseur et le gradient.
C’est pour que nos graphiques dynamiques calculent très efficacement les gradients plus tard plus vite Kattie très bien dans
le sens.
C'est donc notre premier pas.
Et puis, une fois que nous aurons le bon format de nos images, ils pourront entrer dans le réseau de
neurones et c’est alors que nous ferons toute la propagation des signaux.
Commençons donc par convertir l'image au bon format.
Donc, nos images sont tellement pour les entrées.
Maintenant, nous allons créer une nouvelle variable que j'appelle entrée.
Voilà donc la véritable entrée du réseau de neurones et cette entrée.
Où ça va être.
Eh bien, nous devons d’abord prendre nos intrants.
Ce sont nos images originales.
Ensuite, comme nous l’avons dit, nous voulons convertir ces images en matrices Nampa.
Donc, pour ce faire, nous pouvons simplement en prendre aucun, qui comporte un raccourci, puis le tableau de fonctions.
Nous avons donc mis entre parenthèses le tableau de fonctions.
Nous y voilà.
Maintenant, il est converti en quelque chose et par des tableaux.
Mais comme les cellules des tableaux du pavé numérique contiennent les pixels, il est en fait plus sûr de
spécifier le type float.
Il vaut mieux s’assurer que nous avons des flotteurs maintenant pour pouvoir utiliser ce flotteur.
Désolé d'entendre.
D'accord, nous avons toujours un arbitre.
Mais avec la tablette.
Très bien, et c’est aussi une autre raison pour laquelle les tenseurs sont par définition des tableaux d’un seul type.
Nous avons donc choisi le type simple comme étant un flotteur 32.
D'accord.
Maintenant que nous avons notre relance non bio, l'étape suivante consiste à convertir cela en capteur de tortue.
Pour ce faire, nous pouvons utiliser par exemple une torche.
Et puis de souligner la fonction non-pilote qui va convertir cela en un capteur de torche.
Nous y voilà.
Et maintenant, la dernière étape consiste à placer ces capteurs dans une variable contenant à la fois le tenseur
et l'accord.
Et vous savez comment le faire, bien sûr, nous prenons notre classe de variables car en réalité tout ce qui est à l’intérieur de cette
variable est en fait l’entrée de la classe de variables.
Mais je voulais vous le montrer de cette façon parce que vous savez que nous commençons par nos images
d'entrée, puis que nous les convertissons en tableaux numérotés, puis en torpeurs et ensuite demain.
Et maintenant on va bien.
Ils sont autorisés à entrer dans le réseau neuronal qui est d'abord les yeux de l'œil, puis les
couches entièrement connectées pour mener aux prédictions.
Donc, en parlant des yeux, c’est exactement ce que nous allons faire maintenant.
Nous allons maintenant propager ces images autorisées dans les yeux à travers les trois couches
de convolution.
Et pour faire cela, vous allez voir maintenant à quel point c'est si simple.
C'est parce que nous avons déjà notre cerveau dans notre corps à partir de la fonction init.
Nous avons simplement besoin de prendre notre cerveau en charge et d'appliquer ce cerveau aux images d'entrée, ce qui propagera les choses
à la fonction alimentaire à partir du cerveau.
Cela va propager les signaux à l'intérieur du cerveau et puisque la fonction avant du cerveau
renvoie les signaux de sortie que les neurones de la couche de sortie contenant les valeurs Q Eh bien, cette
entrée du cerveau ici retournera ce signal de sortie et nous allons donc mettre
Ici, qu’il soit converti en variable et que nous l’appelions très simplement, cette sortie est le signal de sortie du
cerveau.
Et maintenant que nous avons le signal de sortie du cerveau, nous devons propager ce signal
de sortie au corps. Pour ce faire, nous allons utiliser la deuxième fonction de transfert du corps et le faire.
Nous devons simplement prendre notre corps et l’appliquer bien sûr à la sortie car la fonction Ford du corps
prend en entrée les signaux de sortie du cerveau.
Donc, c'est exactement ce que la sortie est en ce moment et retourne les actions.
Et donc depuis il retourne les actions.
Eh bien, ici, nous allons ajouter des actions pour générer ce même résultat.
Bon, maintenant vous pouvez voir que très simplement, nous avons propagé les signaux à l'intérieur du cerveau,
puis du cerveau au tout-premier en utilisant la fonction de forme du cerveau qui nous prend et met les
images d'entrée puis les propage dans le cerveau pour conserver les valeurs clés.
Et ensuite, nous propagons ce signal de sortie dans le corps où la fonction avant de notre corps
obtient l'action à jouer.
Et maintenant, il ne nous reste plus qu’à faire, c’est la toute dernière ligne de code de
cette première partie qui construit le.
Nous devons retourner l'action à jouer et ce sont des actions.
Cependant, pour le moment, les actions doivent coder en format et nous devons les reconvertir de plein
droit. Pour ce faire, nous allons prendre la structure de données de ces actions, puis ajouter ici la fonction
non pilote, puis nous poursuivons.
Maintenant, nous avons les actions que nous avons tournées dans le bon format.
Alors félicitations.
Nous avons maintenant terminé avec cette première partie 1.
Nous construisons l'IA en trois étapes.
Nous avons d'abord créé le cerveau, puis le corps.
Et troisièmement, nous assemblons le cerveau dans le corps et nous avons propagé l’ensemble du signal des yeux au moment
où nous jouons l’action.
C'est donc un premier pas fait.
C’était un grand pas en avant, mais comme vous l'avez compris, nous avons construit une AI, mais c'est toujours stupide.
Nous devons le former pour être intelligent.
Nous devons donc le former pour faire ce que nous voulions faire. Pour ce faire, nous allons
utiliser le terme «environnement contraint», car il faut apprendre du monde en le renforçant lorsqu'il obtient une bonne
récompense.
Et en étant puni ou affaibli quand il reçoit un mauvais mot, c’est là que l’apprentissage de la mémoire va
entrer en jeu.
Et c’est donc exactement ce que nous ferons dans cette partie pour s’entraîner dans les yeux avec un apprentissage Q convolutionnel profond.
J'ai hâte de commencer et jusque-là.