Hallo und herzlich willkommen zum allerletzten Schritt dieses ersten Teils.
Jetzt müssen wir nur noch die Ford-Funktion machen, die das Signal von Anfang an ausbreitet,
wenn das Gehirn das Bild bis zum Ende bringt, wenn ich die Aktion platziere, damit wir dies
tun können ganze Funktion und das wird unser letzter Schritt sein, bevor wir uns
dem Training widmen, um unsere KI mit tiefem Faltungskulang zu trainieren.
Also lass uns das tun.
Wir werden den Funktionsaufruf annehmen, der eigentlich der init-Funktion ähnelt. Es handelt sich dabei um eine vorhandene Funktion,
aber dieses Mal verwenden wir ihn, um einige andere Funktionen aufzurufen.
Die, die wir zuvor gemacht haben, weil Sie wissen, dass wir die Vorwärtsfunktion vom Gehirn
und die Portfunktion vom Körper verwenden werden.
Daher verwenden wir diese Funktion jetzt, um diese Funktionen grundsätzlich aufzurufen.
Der Aufruf wird also zwei Argumente annehmen.
Der erste ist Selbst.
Natürlich das Objekt und das zweite Argument, das nach Ihren Wünschen sein wird.
Nun, wir machen diesmal die ganze Verbreitung.
Was wir als Eingabe nehmen wollen, ist natürlich die Eingabebilder, denn dies ist natürlich der Ausgangspunkt,
wenn die KI das Spiel spielt.
Es visualisiert zuerst die Bilder des Spiels, verbreitet dann die Signale im Gehirn und spielt
dann die Aktion.
Das zweite Argument wird daher Eingaben sein.
Und jetzt sind wir bereit, diese ganze Verbreitung zu machen.
Also machen wir das nochmal.
Der erste Schritt, in dem es der erste Schritt ist, ist das Erhalten der Eingabebilder vom Spiel.
Und da diese Bilder in das neuronale Netzwerk eingehen, können Sie sich vorstellen, dass wir sie
in einer speziellen Struktur formatieren müssen und die Struktur ist natürlich eine Fackelstruktur.
Das erste, was passieren wird, ist, dass wir diese Bilder in ein Umpire-Array
umwandeln, dann in einen Brennerspanner und dann den Brennerspanner in eine Brennervariable, die sowohl den Tensor
als auch einen Gradienten enthält.
Das ist für unsere dynamischen Graphen sehr effizient, um die später schnelleren Kattie Gradienten in dem Sinne sehr effizient
zu berechnen.
Das ist also unser erster Schritt.
Und wenn wir erst einmal das richtige Format unserer Bilder erhalten haben, können sie in das neuronale Netzwerk
eindringen, und dann werden wir die gesamte Ausbreitung der Signale durchführen.
Machen wir dies zuerst, indem wir das Bild in das richtige Format konvertieren.
Unsere Bilder sind also für Eingaben.
Jetzt erstellen wir eine neue Variable, die ich als Eingabe bezeichne.
Das ist also die eigentliche Eingabe des neuronalen Netzwerks und dieser Eingabe.
Wo soll es sein?
Nun, zuerst müssen wir unsere Eingaben nehmen.
Das sind unsere Originalbilder.
Dann wollen wir, wie gesagt, diese Bilder in Nampa-Arrays konvertieren.
Um dies zu tun, können wir einfach keine nehmen, von der eine Verknüpfung und dann das Funktionsarray hat.
Also setzen wir die Klammern des Funktionsarrays ein.
Da gehen wir.
Jetzt wird es in etwas und in Arrays umgewandelt.
Da jedoch die Zellen der Numpad-Arrays die Pixel enthalten, ist es tatsächlich sicherer, den
Typ Float anzugeben.
Es ist besser, sicherzustellen, dass wir jetzt einige Schwimmer haben, um sicherzustellen, dass wir diesen Schwimmer verwenden können.
Tut mir leid das zu hören.
Okay, jetzt haben wir noch einen Schiedsrichter.
Aber mit dem Tablet.
In Ordnung, und das ist auch ein weiterer Grund, dass Tensoren per Definition Arrays eines einzigen Typs sind.
Daher wählen wir den einzelnen Typ als Float-Float 32 aus.
Gut.
Nun, da wir unsere Nicht-Bio-Erhöhung haben, besteht der nächste Schritt darin, diesen in einen Schildkröten-Sensor
umzuwandeln. Dazu können wir beispielsweise eine Fackel verwenden.
Und dann von der Nicht-Pilot-Funktion, die diese in einen Brennersensor umwandelt.
Da gehen wir.
Der letzte Schritt besteht darin, diese Brennersensoren in eine Brennervariable zu setzen, die sowohl den Tensor als auch die
Übereinstimmung enthält.
Und Sie wissen, wie Sie das machen. Natürlich nehmen wir unsere Variablenklasse, denn eigentlich ist alles, was sich in
dieser Variablen befindet, die Eingabe der Variablenklasse.
Aber ich wollte Ihnen das auf diese Weise zeigen, denn Sie wissen, wir beginnen mit unseren Eingabebildern,
konvertieren sie dann in nummerierte Arrays, dann in Fühlerspanner und dann morgen.
Und jetzt geht es uns gut.
Sie dürfen in das neuronale Netzwerk eindringen, das zuerst die Augen des Auges ist, und dann die vollständig verbundenen
Schichten, um zu den Vorhersagen zu führen.
Wenn wir von den Augen der Augen sprechen, werden wir jetzt genau das tun.
Wir werden diese erlaubten Bilder jetzt in die Augen der Augen verbreiten, die durch die
drei Faltungsschichten gehen.
Und um das zu tun, werden Sie jetzt sehen, wie einfach es ist.
Das liegt daran, dass wir unser Gehirn bereits durch die Init-Funktion in unserem Körper haben.
Wir müssen einfach unser Gehirn als das Gehirn nehmen und dieses Gehirn auf die Eingabebilder anwenden, und das wird die
Dinge vom Gehirn zur Nahrungsfunktion hier ausbreiten.
Das wird die Signale im Gehirn ausbreiten und da die
Vorwärtsfunktion des Gehirns die Ausgangssignale zurückgibt, die die Neuronen der Ausgangsschicht mit Q-Werten
enthalten Ob es sich hierbei um eine Variable handelt,
und wir nennen es ganz einfach, dass dieser Ausgang das Ausgangssignal des Gehirns ist.
Und jetzt, da wir das Ausgangssignal des Gehirns haben Nun, wir müssen dieses Ausgangssignal
an den Körper weiterleiten und dazu müssen wir die zweite Vorwärtsfunktion des Körpers verwenden und dies tun.
Wir müssen einfach unseren Körper nehmen und ihn natürlich auf die Ausgabe anwenden, da die Ford-Funktion des
Körpers die Ausgangssignale des Gehirns als Eingabe übernimmt.
Genau das ist also jetzt die Ausgabe und gibt die Aktionen zurück.
Und deshalb gibt es die Aktionen zurück.
Nun, hier werden wir Aktionen hinzufügen, um die Ausgabe selbst zu bewirken.
In Ordnung, so können Sie jetzt sehen, dass wir ganz einfach die Signale im Gehirn und dann vom
Gehirn bis zum allerersten verbreitet haben, indem wir die Formfunktion aus dem Gehirn verwenden, die uns bringt und die
Eingabebilder bringt und sie dann ins Gehirn propagiert bewahren Sie die Schlüsselwerte auf.
Und dann verbreiten wir dieses Ausgangssignal in den Körper, wo die Vorwärtsfunktion unseres Körpers die
Aktion zum Spielen bringt.
Das einzige, was wir jetzt noch tun müssen, und das ist die letzte Codezeile dieses ersten
Teils, in der das erstellt wird.
Wir müssen die Aktion zurückspielen, und das sind Aktionen.
Im Moment müssen die Aktionen jedoch formatiert werden, und wir müssen sie mit Recht wieder
in sie konvertieren. Dazu werden wir die Datenstruktur dieser Aktionen verwenden und dann die Nicht-Pilot-Funktion hinzufügen und
dann gehen wir weiter.
Jetzt haben wir die Aktionen im richtigen Format.
Also herzlichen Glückwunsch.
Mit diesem ersten Teil 1 sind wir nun fertig.
Wir bauen die KI in drei Schritten auf.
Zuerst haben wir das Gehirn gemacht, dann haben wir den Körper gemacht.
Drittens bauen wir das Gehirn im Körper zusammen und verbreiten das gesamte Signal von den Augen bis zu dem Moment, in
dem wir die Aktion ausführen.
Das ist also ein erster Schritt.
Das war ein großer Schritt, aber jetzt, da Sie verstanden haben, haben wir eine KI gebaut, aber es ist immer noch dumm.
Wir müssen es trainieren, um intelligent zu sein.
Also müssen wir es trainieren, um das zu tun, was wir wollten, und um
dies zu tun, verwenden wir das Wort muss, um Umgebungen zu tun, die Sie
kennen.
Und wenn man bestraft oder geschwächt wird, wenn es ein schlechtes Wort bekommt, kommt das Queue-Lernen
ins Spiel.
Das ist genau das, was wir in diesem Teil tun, um mit tiefem Faltungs-Q-Lernen im Auge zu trainieren.
Ich kann es kaum erwarten, bis ich anfangen kann.