Halo dan selamat datang di langkah terakhir bagian satu ini membangun.
Sekarang satu-satunya hal yang harus kita lakukan adalah membuat fungsi Ford yang akan menyebarkan sinyal
dari awal ketika otak mendapatkan gambar sampai akhir ketika saya menempatkan tindakan sehingga kita akan membuat
ini Seluruh fungsi dan itu akan menjadi langkah terakhir kita sebelum kita melanjutkan untuk
bagian untuk melatih AI kita dengan kulang convolutional yang mendalam.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kita akan mengambil panggilan fungsi yang sebenarnya mirip dengan fungsi init yang merupakan fungsi yang sudah ada
tetapi kali ini kita menggunakannya untuk memanggil beberapa fungsi lainnya.
Yang kami buat sebelumnya karena Anda tahu kami akan menggunakan fungsi maju dari
otak dan fungsi port dari tubuh.
Jadi kami menggunakan fungsi ini sekarang untuk memanggil fungsi-fungsi ini.
Jadi panggilan akan mengambil dua argumen.
Yang pertama adalah diri sendiri.
Tentu saja objek dan argumen kedua yang menurut Anda akan menjadi apa.
Baiklah kita sedang melakukan seluruh propagasi kali ini.
Jadi apa yang ingin kita ambil sebagai input tentu saja gambar input karena tentu saja itulah
titik awal ketika AI bermain game.
Pertama memvisualisasikan gambar-gambar permainan kemudian menyebarkan sinyal di otak dan kemudian
memainkan aksinya.
Oleh karena itu argumen kedua akan menjadi input.
Dan sekarang kita siap untuk membuat seluruh propagasi ini.
Jadi mari kita lakukan ini lagi.
Jadi langkah pertama dimana langkah pertama adalah menerima gambar input dari game.
Dan karena gambar-gambar ini akan memasuki jaringan saraf Nah, Anda dapat membayangkan bahwa kita harus
memformatnya dalam struktur khusus dan struktur ini tentu saja struktur obor.
Jadi hal pertama yang akan terjadi adalah bahwa kita akan mengubah gambar-gambar ini menjadi array
wasit kemudian kita akan mengubahnya menjadi tensor obor dan akhirnya kita akan meletakkan tensor torch di dalam variabel obor
yang akan berisi tensor dan gradien.
Itu untuk grafik dinamis kami untuk menghitung sangat efisien gradien yang nantinya lebih cepat, Kattie hebat
dalam arti.
Jadi itu langkah pertama kami.
Dan setelah kita mendapatkan format gambar yang tepat dengan baik, mereka akan dapat memasuki jaringan saraf
dan kemudian di situlah kita akan melakukan seluruh perambatan sinyal.
Jadi mari kita lakukan ini dulu yang mengubah gambar menjadi format yang tepat.
Jadi gambar kita sangat untuk input.
Sekarang kita akan membuat variabel baru yang saya panggil input.
Jadi itulah input nyata dari jaringan saraf dan input ini.
Di mana itu akan terjadi.
Baiklah, pertama kita perlu mengambil input.
Itu adalah gambar asli kami.
Kemudian seperti yang kami katakan kami ingin mengkonversi gambar-gambar ini menjadi array Nampa.
Jadi untuk melakukan ini kita bisa tidak mengambil yang memiliki shortcut dan kemudian array fungsi.
Jadi kita dimasukkan ke dalam tanda kurung dari array fungsi.
Itu dia.
Sekarang diubah menjadi sesuatu dan oleh array.
Tetapi karena sel-sel array numpad akan mengandung piksel, sebenarnya lebih aman untuk menentukan
tipe float.
Lebih baik memastikan kita memiliki beberapa kendaraan hias saat ini untuk memastikan bahwa kita dapat menggunakan kendaraan hias itu.
Maaf mendengar.
Baiklah jadi sekarang kita masih memiliki wasit.
Tetapi dengan tablet.
Baiklah dan itu juga alasan lain mengapa tensor menurut definisi adalah tipe tunggal.
Jadi kami memilih tipe tunggal untuk menjadi float float 32.
Baiklah.
Sekarang setelah kita meningkatkan non-bio, langkah selanjutnya adalah mengubahnya menjadi sensor kura-kura dan untuk
melakukan ini kita dapat menggunakan misalnya obor
Dan kemudian dari garis bawahi fungsi non-pilot yang akan mengubahnya menjadi sensor obor.
Itu dia.
Dan sekarang langkah terakhir adalah menempatkan sensor obor ini ke dalam variabel obor yang berisi tensor
dan perjanjian.
Dan Anda tahu bagaimana melakukannya tentu saja kami mengambil kelas variabel kami karena sebenarnya semua yang ada di dalam variabel
ini sebenarnya adalah input dari kelas variabel.
Tetapi saya ingin menunjukkannya kepada Anda dengan cara ini karena Anda tahu kami mulai dengan gambar input kami,
kemudian kami mengubahnya menjadi array bernomor kemudian untuk membakar tensor dan kemudian besok.
Dan sekarang kita baik-baik saja.
Mereka diizinkan memasuki jaringan saraf yang pertama adalah mata mata dan kemudian lapisan yang sepenuhnya
terhubung untuk mengarah pada prediksi.
Jadi, berbicara tentang mata, itulah yang akan kita lakukan sekarang.
Kita akan menyebarkan gambar-gambar yang diizinkan ini sekarang ke mata yang melalui tiga
lapisan konvolusional.
Dan untuk melakukan ini, Anda akan melihat bagaimana ini sangat sederhana.
Itu karena kita sudah memiliki otak dalam tubuh kita dari fungsi init.
Kita hanya perlu mengambil otak kita sendiri otak itu dan menerapkan otak ini ke gambar input dan yang akan menyebarkan hal
ke fungsi makanan di sini dari otak.
Itu akan menyebarkan sinyal di dalam otak dan karena fungsi maju otak mengembalikan sinyal
output bahwa neuron dari lapisan output yang mengandung nilai Q Nah input otak ini sendiri akan mengembalikan
sinyal output ini dan oleh karena itu kita akan menempatkan di sini
apakah itu diubah menjadi variabel dan kita akan menyebutnya sangat sederhana mengecoh output ini adalah sinyal output
otak.
Dan sekarang kita memiliki sinyal keluaran otak. Kita harus menyebarkan sinyal keluaran ini ke
tubuh dan untuk melakukan ini kita akan menggunakan fungsi maju kedua dari tubuh dan untuk melakukan ini.
Kita hanya perlu mengambil tubuh kita dan menerapkannya tentu saja keluaran karena fungsi tubuh
Ford mengambil sebagai input sinyal keluaran otak.
Jadi, itulah output yang tepat sekarang dan mengembalikan tindakan.
Dan karena itu mengembalikan tindakan.
Nah di sini kita akan menambahkan tindakan untuk menyebabkan diri yang sangat keluaran.
Baiklah sekarang Anda dapat melihat bahwa dengan sangat sederhana kita menyebarkan sinyal di dalam otak
dan kemudian dari otak ke yang pertama dengan menggunakan fungsi bentuk dari otak yang membawa kita dan
memasukkan gambar input dan kemudian menyebarkannya ke otak mempertahankan nilai-nilai kunci.
Dan kemudian kita menyebarkan sinyal output ini ke tubuh di mana fungsi maju tubuh kita untuk
mendapatkan aksi untuk dimainkan.
Dan sekarang satu-satunya hal yang tersisa yang harus kita lakukan dan itulah baris
terakhir dari kode bagian ini.
Kita harus mengembalikan aksi untuk dimainkan dan itu adalah aksi.
Namun saat ini tindakan harus membakar format dan kita perlu mengubahnya kembali menjadi dengan benar
dan untuk melakukan ini kita akan mengambil struktur data dari tindakan ini dan kemudian menambahkan fungsi non-pilot
dan kemudian kita pergi.
Sekarang kami memiliki tindakan yang kami putar dalam format yang tepat.
Jadi selamat.
Kita sekarang selesai dengan bagian pertama ini 1.
Kami membangun AI dalam tiga langkah.
Pertama kita buat otak, kedua kita buat tubuh.
Dan ketiga kita mengumpulkan otak di dalam tubuh dan kita menyebarkan seluruh sinyal dari mata ke
saat kita memainkan aksinya.
Jadi itu langkah pertama yang dilakukan.
Itu adalah langkah besar tetapi sekarang karena Anda mengerti kami membangun AI AI tetapi itu masih bodoh.
Kita perlu melatihnya untuk menjadi cerdas.
Jadi kita perlu melatihnya untuk melakukan apa yang kita inginkan dan untuk melakukan ini kita akan menggunakan
kata harus melakukan lingkungan yang Anda tahu karena itu belajar dari dunia dengan diperkuat ketika mendapat hadiah yang
baik.
Dan dengan dihukum atau dilemahkan ketika itu mendapatkan kata yang buruk di situlah pembelajaran isyarat akan
ikut bermain.
Dan itulah yang akan kita lakukan di bagian ini untuk melatih mata dengan pembelajaran Q konvolusional yang mendalam.
Saya tidak sabar untuk memulai dan sampai saat itu.