Bună ziua și bine ați venit în ultimul pas al acestei părți o clădire.
Acum, singurul lucru pe care trebuie sa-l facem este sa facem ca aceasta functie Ford care va
propaga semnalul de la inceput atunci cand creierul obtine imaginea la sfarsit atunci cand plasez actiunea asa ca
vom face asta o întreagă funcție și asta va fi ultimul nostru pas înainte de a
merge la o parte la instruirea AI cu un culang profund convoluțional.
Deci, să facem asta.
Vom lua apelul funcției care este de fapt similar cu funcția init care este o funcție existentă,
dar de această dată o folosim pentru a apela alte funcții.
Cele pe care le-am făcut înainte, pentru că știți că vom folosi funcția de transmitere din
creier și funcția de port din corp.
Și, prin urmare, folosim acum această funcție pentru a apela aceste funcții.
Deci, apelul va lua două argumente.
Primul este sine.
Bineînțeles obiectul și al doilea argument care, în opinia dvs., va fi ceea ce va fi.
Ei bine, facem această propagare de data asta.
Deci, ceea ce dorim să luăm ca intrare este, desigur, imaginile de intrare, deoarece, desigur, acesta este punctul
de plecare atunci când AI joacă jocul.
Este prima vizualizare a imaginilor jocului, apoi propagă semnalele din creier și apoi
joacă acțiunea.
Prin urmare, al doilea argument va fi o contribuție.
Și acum suntem gata să facem această propagare.
Deci, să facem asta din nou.
Deci, primul pas în cazul în care este primul pas este primirea imaginilor de intrare din joc.
Și din moment ce aceste imagini vor intra în rețeaua neuronală. Ei bine, vă puteți imagina că trebuie
să le formăm într-o structură specială, iar structura este, desigur, o structură de torte.
Deci, primul lucru care se va întâmpla este că vom transforma aceste imagini într-o gamă de
arbitri, apoi vom transforma-o într-un tensor de torță și apoi vom pune tensorul tortei într-o variabilă a torței care va
conține atât tensorul cât și un gradient.
Asta pentru graficele noastre dinamice de a calcula foarte eficient gradientele mai târziu mai repede Kattie mare
în sensul.
Deci asta este primul nostru pas.
Și atunci când obținem formatul corect al imaginilor noastre, ei vor putea intra în
rețeaua neuronală și apoi vom face toată propagarea semnalelor.
Deci, să facem asta mai întâi ca să transformăm imaginea în formatul corect.
Deci imaginile noastre sunt atât de mari pentru inputuri.
Acum vom crea o nouă variabilă pe care o sun de intrare.
Deci, aceasta este intrarea reală a rețelei neuronale și această intrare.
Unde va fi.
Ei bine, mai întâi trebuie să ne luăm contribuțiile.
Acestea sunt imaginile noastre originale.
Apoi, după cum am spus, vrem să convertim aceste imagini în matrice Nampa.
Deci, pentru a face acest lucru, putem pur și simplu să luăm pe nimeni prin care să avem o comandă rapidă și apoi o matrice de funcții.
Așa că am pus în paranteze ale matricei de funcții.
Vom merge acolo.
Acum este convertit în ceva și prin matrice.
Dar atunci când celulele matriceelor ​​numpad vor conține pixeli, este mai sigur să specificați
tipul de float.
Este mai bine să ne asigurăm că avem niște flotoare chiar acum pentru a ne asigura că putem folosi acel flotor.
Imi pare rau sa aud.
Bine, deci avem încă un arbitru.
Dar cu tableta.
În regulă și asta este și un alt motiv pentru care tensorii sunt, prin definiție, tablouri de un singur tip.
Și deci alegem un singur tip de flotor 32.
In regula.
Acum, când avem non-bio raise, următorul pas este să transformăm acest lucru într-un senzor de broască țestoasă și
pentru a face acest lucru putem folosi de exemplu torța.
Și apoi din funcția de subliniere non-pilot care va transforma acest lucru într-un senzor de torță.
Vom merge acolo.
Și ultimul pas este să punem acești senzori de torță într-o variabilă a torței care conține atât tensorul, cât
și acordul.
Si stiti cum sa faceti acest lucru, desigur, luam clasa variabila, deoarece tot ceea ce este in interiorul acestei
variabile este de fapt intrarea clasei variabile.
Dar am vrut să vă arăt acest lucru pentru că știți că începem cu imaginile noastre de intrare,
apoi le transformăm în matrice numerotate, apoi să torționăm tensorii și apoi mâine.
Și acum suntem buni.
Acestea sunt permise să intre în rețeaua neuronală care este mai întâi ochii ochiului și apoi straturile
conectate complet să conducă la predicții.
Deci vorbind despre ochii ochilor, exact ce vom face acum.
Vom propaga aceste imagini permise acum în ochii ochilor care se află prin cele trei
straturi convoluționale.
Și pentru a face asta, veți vedea acum cât de simplu este.
Asta pentru că deja avem creierul în corpul nostru din funcția init.
Trebuie pur și simplu să ne luăm creierul creierul și să aplicăm acest creier imaginilor de intrare și care vor propaga lucrurile
la funcția alimentară de aici din creier.
Aceasta va propaga semnalele din creier și din moment ce funcția forward a creierului returnează semnalele
de ieșire pe care neuronii din stratul de ieșire conțin valorile Q Ei bine, această intrare a creierului aici va
returna acest semnal de ieșire și, prin urmare, vom pune aici dacă se transformă
într-o variabilă și o vom numi pur și simplu ca o ieșire, această ieșire este semnalul de ieșire al
creierului.
Și acum, acum că avem semnalul de ieșire al creierului Ei bine, trebuie să propagăm acest semnal de ieșire
către organism și pentru a face acest lucru vom folosi a doua funcție de transmitere din corp și pentru a face acest lucru.
Pur și simplu trebuie să ne luăm corpul și să îl aplicăm, desigur, producției deoarece funcția Ford a
corpului ia ca semnal de ieșire din creier.
Deci, exact ceea ce este de ieșire este acum și returnează acțiunile.
Și, prin urmare, din moment ce returnează acțiunile.
Ei bine, aici vom adăuga acțiuni care să ducă la sine o ieșire foarte mare.
Așa că acum puteți vedea că foarte simplu am propagat semnalele din interiorul creierului și apoi
de la creier la cel dintâi prin utilizarea funcției de formă din creier care ne duce și pune
imaginile de intrare și apoi le propagăm în creier păstrați valorile cheie.
Și apoi vom propaga acest semnal de ieșire în corpul în cazul în care funcția de transmitere a corpului nostru pentru a
obține acțiunea de a juca.
Și acum, singurul lucru rămas pe care trebuie să-l facem și acesta este ultimul rând al
codului acestei părți care o construiește.
Trebuie să revenim la acțiune pentru a juca și aceasta este o acțiune.
Cu toate acestea, acum acțiunile trebuie să aibă un format torch și trebuie să le convertim înapoi în
ele prin dreapta și pentru a face asta vom lua structura de date a acestor acțiuni și apoi vom adăuga aici
funcția non-pilot și apoi vom merge.
Acum avem acțiunile pe care le-am transformat în formatul potrivit.
Deci, felicitări.
Acum am terminat cu această primă parte 1.
Construim AI în trei etape.
Mai întâi am făcut creierul în al doilea rând pe care l-am făcut corpul.
Și în al treilea rând, asamblează creierul în corp și am propagat întregul semnal din ochi în momentul
în care jucăm acțiunea.
Deci, este un prim pas făcut.
Acesta a fost un pas uriaș, dar acum, după cum ați înțeles, am construit un AI AI, dar este încă proastă.
Trebuie să-l antrenăm pentru a fi inteligent.
Așa că trebuie să-l antrenăm pentru a face ceea ce vrem să facem și pentru a face asta vom
folosi cuvântul trebuie să facem medii pe care le cunoașteți pentru că învață din lume, fiind întărite atunci când primește o
bună răsplată.
Și fiind pedepsit sau slăbit atunci când primește un cuvânt rău, unde învățarea cue va intra
în joc.
Și așa este exact ceea ce vom face în această parte pentru a ne antrena în ochi cu învățare profundă Q convoluțională.
Nu pot să aștept să încep și până atunci.