Witam i zapraszam na ostatni krok tej części budynku.
Teraz jedyne, co musimy zrobić, to uczynić z Forda funkcję, która będzie propagować
sygnał od samego początku, kiedy mózg doprowadzi obraz do samego końca, kiedy umieszczę akcję, więc
zrobimy to cała funkcja i to będzie nasz ostatni krok, zanim przejdziemy do
udziału w szkoleniu naszej sztucznej inteligencji z głębokim splotowym kulangiem.
Zróbmy to.
Przejmiemy wywołanie funkcji, które faktycznie jest podobne do funkcji init, która jest istniejącą funkcją,
ale tym razem używamy jej do wywoływania innych funkcji.
Te, które zrobiliśmy wcześniej, ponieważ wiesz, że zamierzamy użyć funkcji do przodu z
mózgu i funkcji portu z ciała.
Używamy teraz tej funkcji, aby w zasadzie wywoływać te funkcje.
Więc połączenie będzie wymagało dwóch argumentów.
Pierwszy to jaźń.
Oczywiście przedmiot i drugi argument, który według ciebie jest tym, czym będzie.
Cóż, tym razem wykonujemy całą propagację.
Więc tym, co chcemy wziąć jako dane wejściowe, są oczywiście obrazy wejściowe, ponieważ oczywiście jest
to punkt wyjścia, kiedy AI gra.
Najpierw wizualizuje obrazy gry, a następnie propaguje sygnały w mózgu, a następnie
odtwarza akcję.
Dlatego drugi argument będzie wejściowy.
A teraz jesteśmy gotowi przeprowadzić tę całą propagację.
Zróbmy to ponownie.
Tak więc pierwszym krokiem, w którym jest pierwszy krok, jest otrzymanie obrazu wejściowego z gry.
A ponieważ te obrazy wejdą do sieci neuronowej, możesz sobie wyobrazić, że musimy je
sformatować w specjalnej strukturze, a struktura jest oczywiście strukturą pochodni.
Tak więc pierwszą rzeczą, która się wydarzy, jest przekonwertowanie tych obrazów na matrycę superarbitrów, a
następnie przekształcimy je w tensor palnika, a następnie w końcu wprowadzimy tensor palnika do zmiennej palnika, która będzie
zawierać zarówno tensor, jak i gradient.
To dla naszych dynamicznych wykresów, aby bardzo wydajnie obliczyć gradienty później Kattie jest wielka w tym
sensie.
To nasz pierwszy krok.
A kiedy już otrzymamy właściwy format naszych obrazów, będą mogli wejść do sieci neuronowej,
a wtedy będziemy mogli przeprowadzić całą propagację sygnałów.
Zróbmy to najpierw, aby przekonwertować obraz na właściwy format.
Więc nasze obrazy są tak na dane wejściowe.
Teraz stworzymy nową zmienną, którą wywołuję input.
To jest prawdziwe wejście sieci neuronowej i tego wejścia.
Gdzie to będzie.
Najpierw musimy wziąć nasze dane wejściowe.
To są nasze oryginalne obrazy.
Następnie, jak powiedzieliśmy, chcemy przekonwertować te obrazy na tablice Nampa.
Aby to zrobić, możemy po prostu nie przyjmować żadnego, za pomocą którego mamy skrót, a następnie tablicę funkcji.
Wstawiamy więc nawiasy w tablicy funkcji.
No to jedziemy.
Teraz jest konwertowany na coś i przez tablice.
Ale ponieważ komórki z tablic numpad będą zawierały piksele, bezpieczniej jest określić
typ float.
Lepiej upewnić się, że mamy teraz trochę spacji, aby upewnić się, że możemy użyć tego float.
Przykro to słyszeć.
W porządku, więc teraz mamy jeszcze sędziego.
Ale z tabletem.
W porządku, a to jeszcze jeden powód, dla którego tensory są z definicji tablicami jednego typu.
Dlatego wybieramy pojedynczy typ jako float float 32.
W porządku.
Teraz, gdy mamy już podbijanie nie bio, kolejnym krokiem jest zamiana tego w czujnik
żółwia, a do tego możemy użyć np. Latarki.
A następnie z niewydajnej funkcji podkreślenia, która zamieni ją na czujnik palnika.
No to jedziemy.
A teraz ostatni krok polega na umieszczeniu tych czujników palnika w zmiennej latarki zawierającej zarówno tensor, jak
i porozumienie.
I wiesz jak to zrobić, oczywiście bierzemy naszą klasę zmiennych, ponieważ właściwie wszystko, co znajduje się wewnątrz tej
zmiennej, jest w rzeczywistości wejściem klasy zmiennej.
Ale chciałem ci to pokazać w ten sposób, ponieważ wiesz, że zaczynamy od naszych obrazów wejściowych, a następnie
przekształcamy je w ponumerowane tablice, a następnie w tace palnika, a następnie jutro.
A teraz jesteśmy dobrzy.
Mogą wejść do sieci neuronowej, która jest najpierw oczami, a następnie w pełni połączone
warstwy, które prowadzą do przewidywań.
Mówiąc o oczach oczu, właśnie to teraz zrobimy.
Zamierzamy teraz rozpowszechniać te dozwolone obrazy w oczach oczu, które przechodzą przez trzy
splotowe warstwy.
I aby to zrobić, zobaczycie teraz, jak to jest takie proste.
To dlatego, że mamy już nasz mózg w naszym ciele z funkcji init.
Musimy po prostu wziąć mózg za ten mózg i zastosować ten mózg do obrazów wejściowych, które będą propagować
rzeczy do funkcji jedzenia z mózgu.
To będzie propagować sygnały wewnątrz mózgu, a ponieważ funkcja przekazania mózgu zwraca
sygnały wyjściowe, że neurony warstwy wyjściowej zawierają wartości Q Cóż, to samo wejście mózgu tutaj
zwróci ten sygnał wyjściowy i dlatego zamierzamy umieścić tutaj czy zostanie
zmieniona w zmienną i będziemy ją nazywać po prostu outwitami, to wyjście jest sygnałem wyjściowym
mózgu.
A teraz, gdy mamy wyjściowy sygnał mózgu Cóż, musimy propagować ten sygnał wyjściowy
do ciała i aby to zrobić, wykorzystamy drugą funkcję do przodu z ciała i zrobimy to.
Musimy po prostu zabrać nasze ciało i zastosować je oczywiście do wyników, ponieważ funkcja Forda ciała
przyjmuje jako sygnał wejściowy sygnały wyjściowe mózgu.
Tak więc właśnie to jest wyjście i zwraca akcje.
I dlatego, że zwraca działania.
Tutaj dodamy działania, które spowodują, że to samo wyjście.
W porządku, teraz widzicie, że po prostu propagowaliśmy sygnały wewnątrz mózgu, a następnie od
mózgu do pierwszego, używając funkcji formy z mózgu, która zabiera nas i umieszcza obrazy wejściowe,
a następnie propaguje je do mózgu, aby zachowaj kluczowe wartości.
A następnie propagujemy ten sygnał wyjściowy w ciele, w którym działa funkcja naszego ciała, aby
uzyskać akcję do odegrania.
A teraz jedyna pozostała rzecz, którą musimy zrobić i to jest ostatnia linia
kodu tej części, która buduje.
Musimy zwrócić akcję, aby grać, i to jest działanie.
Jednak teraz działania muszą mieć format pochodni i musimy je z powrotem przekonwertować z powrotem
na nie, i aby to zrobić, zajmiemy się strukturą danych tych działań, a następnie dodamy tutaj funkcję
niepilotową, a następnie jedziemy.
Teraz mamy działania, które zmieniliśmy we właściwym formacie.
Gratulacje.
Teraz kończymy pierwszą część 1.
Budujemy sztuczną inteligencję w trzech krokach.
Najpierw stworzyliśmy mózg, po którym stworzyliśmy ciało.
Po trzecie, gromadzimy mózg w ciele i propagujemy cały sygnał od oczu do momentu, w
którym wykonujemy akcję.
To pierwszy krok.
To był ogromny krok, ale teraz, kiedy zrozumiałeś, zbudowaliśmy sztuczną inteligencję, ale wciąż jest głupia.
Musimy go wyszkolić, aby był inteligentny.
Musimy więc wyszkolić go do robienia tego, co chcieliśmy, i aby to zrobić, użyjemy
słowa "robić otoczenie", które znasz, ponieważ uczysz się od świata poprzez wzmocnienie, gdy dostajesz dobrą
nagrodę.
A będąc ukaranym lub osłabionym, gdy dostaje złe słowo, w tym miejscu
wkracza nauka.
I właśnie to zrobimy w tej części, aby ćwiczyć w oku z głębokim splotowym uczeniem się Q.
Nie mogę się doczekać rozpoczęcia i do tego czasu.