Hola y bienvenidos al último paso de esta parte uno construyendo el.
Ahora, lo único que tenemos que hacer es hacer que esta sea la función de Ford que propagará
la señal desde el principio, cuando el cerebro esté obteniendo la imagen hasta el final cuando coloque la acción, así
que vamos a hacer esto. toda la función y ese va a ser nuestro último paso antes de
pasar a formar parte de la formación de nuestra IA con kulang convolucional profundo.
Entonces, hagamos esto.
Vamos a tomar la llamada a función que en realidad es similar a la función init que es una
función existente, pero esta vez la usamos para llamar a otras funciones.
Los que hicimos antes porque saben que vamos a utilizar la función de avance del
cerebro y la función de puerto del cuerpo.
Y ahora estamos usando esta función para básicamente llamar a estas funciones.
Así que llamar va a tomar dos argumentos.
El primero es uno mismo.
Por supuesto, el objeto y el segundo argumento que según usted va a ser.
Bueno, estamos haciendo toda la propagación esta vez.
supuesto, las imágenes de entrada porque, por supuesto, ese es el punto de partida cuando la IA está jugando el juego.
Entonces, lo que queremos tomar como entrada son, por
Primero visualiza las imágenes del juego, luego propaga las señales en el cerebro y luego
reproduce la acción.
Por lo tanto, el segundo argumento va a ser entradas.
Y ahora estamos listos para hacer toda esta propagación.
Así que hagámoslo de nuevo.
Entonces, el primer paso donde es el primer paso es recibir las imágenes de entrada del juego.
que tenemos que formatearlas en una estructura especial y la estructura es, por supuesto, una estructura de antorcha.
Y dado que estas imágenes van a entrar en la red neuronal Bueno, puedes imaginar
Entonces, lo primero que sucederá es que convertiremos estas imágenes en una matriz de árbitros, luego
la convertiremos en un tensor de antorcha y, finalmente, pondremos el tensor de la antorcha dentro de una variable de
antorcha que contendrá tanto el tensor como un degradado.
Eso es para que nuestros gráficos dinámicos calculen de manera muy eficiente los gradientes más adelante, Kattie es más rápido
en este sentido.
Entonces ese es nuestro primer paso.
imágenes, podrán ingresar a la red neuronal y entonces haremos toda la propagación de las señales.
Y luego, una vez que obtengamos el formato correcto de nuestras
Primero, hagamos esto para convertir la imagen al formato correcto.
Entonces nuestras imágenes son para entradas.
Ahora vamos a crear una nueva variable a la que estoy llamando entrada.
Esa es la entrada real de la red neuronal y esta entrada.
Dónde va a ser.
Bueno, primero tenemos que tomar nuestras entradas.
Esa es nuestra imagen original.
Luego, como dijimos, queremos convertir estas imágenes en matrices Nampa.
Entonces para hacer esto simplemente no podemos tomar ninguno por el cual tenga un atajo y luego la matriz de funciones.
Entonces ponemos en el paréntesis de la matriz de funciones.
Aquí vamos.
Ahora se convierte en algo y por matrices.
Pero dado que las celdas de las matrices del teclado numérico contendrán los píxeles, en realidad es más seguro
especificar el tipo flotante.
Es mejor asegurarse de tener algunas carrozas en este momento para asegurarnos de que podamos usar esa carroza.
Lamento escuchar.
Muy bien, así que ahora todavía tenemos un árbitro.
Pero con la tableta.
Está bien y esa es otra razón por la que los tensores son, por definición, matrices de un solo tipo.
Y entonces elegimos el tipo simple para ser un flotador flotante 32.
Todo bien.
Ahora que tenemos nuestro aumento no bio, el siguiente paso es convertirlo en un sensor de
tortuga y para hacerlo podemos utilizar, por ejemplo, la antorcha.
Y luego desde la función no piloto de subrayado que convertirá eso en un sensor de antorcha.
Aquí vamos.
Y ahora el último paso es poner estos sensores de antorcha en una variable de antorcha que contiene tanto el tensor
como el acuerdo.
Y usted sabe cómo hacerlo, por supuesto, tomamos nuestra clase variable porque en realidad todo lo que está dentro de esta variable
es en realidad la entrada de la clase variable.
Pero quería mostrarte eso de esta manera porque sabes que comenzamos con nuestras imágenes de entrada,
luego las convertimos en matrices numeradas y luego en antorchas y mañana.
Y ahora estamos bien.
Se les permite ingresar a la red neuronal que es primero los ojos del ojo y luego a las
capas completamente conectadas para conducir a las predicciones.
Entonces, hablando de los ojos, eso es exactamente lo que vamos a hacer ahora.
Vamos a propagar estas imágenes permitidas ahora en los ojos de los ojos que están a través de
las tres capas convolucionales.
Y para hacer esto, verás ahora cómo es tan simple.
Eso es porque ya tenemos nuestro cerebro en nuestro cuerpo desde la función init.
Simplemente necesitamos llevar nuestro cerebro a ese cerebro y aplicar este cerebro a las imágenes de entrada y eso propagará las cosas a
la función de alimentos aquí desde el cerebro.
Eso propagará las señales dentro del cerebro y dado que la función directa del cerebro devuelve las señales
de salida de que las neuronas de la capa de salida contienen los valores de Q. Bueno este auto la entrada del
cerebro aquí devolverá esta señal de salida y por lo tanto vamos a poner aquí, ya sea
que se convierta en una variable y lo llamemos de manera muy simple, esta salida es la señal de salida del
cerebro.
para hacer esto vamos a usar la segunda función de reenvío del cuerpo y hacer esto.
Y ahora que tenemos la señal de salida del cerebro, tenemos que propagar esta señal de salida al cuerpo y
Simplemente necesitamos tomar nuestro cuerpo y aplicarlo a la salida, por supuesto, porque la función Ford del cuerpo
toma como entrada las señales de salida del cerebro.
Así que eso es exactamente lo que produce ahora y devuelve las acciones.
Y por lo tanto, ya que devuelve las acciones.
Bueno, aquí vamos a agregar acciones para causar ese mismo resultado.
y luego desde el cerebro hasta la primera utilizando la función de forma del cerebro que
nos lleva y colocamos las imágenes de entrada y luego las propagamos al cerebro para retener los valores clave.
Muy bien, ahora puedes ver que simplemente propagamos las señales dentro del cerebro
Y luego propagamos esta señal de salida en el cuerpo donde está la función de avance de nuestro cuerpo
para que la acción funcione.
Y ahora, lo único que nos queda por hacer es la última línea
de código de esta parte uno.
Tenemos que devolver la acción para jugar y eso son acciones.
acciones tienen que socavar el formato y tenemos que convertirlas de nuevo por derecho y para hacerlo
vamos a tomar la estructura de datos de estas acciones y luego agregar aquí la función no piloto y luego continuar.
Sin embargo, en este momento las
Ahora tenemos las acciones que convertimos en el formato correcto.
Así que felicitaciones.
Ahora hemos terminado con esta primera parte 1.
Construimos la IA en tres pasos.
Primero hicimos que el cerebro segundo hiciéramos el cuerpo.
Y tercero, reunimos el cerebro en el cuerpo y propagamos toda la señal desde los ojos hasta el momento
en que jugamos la acción.
Entonces ese es un primer paso hecho.
Eso fue un gran paso, pero ahora, como usted entendió, construimos una AI AI, pero sigue siendo estúpida.
Necesitamos entrenarlo para ser inteligente.
Así que tenemos que entrenarlo para que hagamos lo que queríamos hacer y para hacer esto vamos a
usar la palabra "hacer" entornos que conoces porque es aprender del mundo al ser reforzado cuando obtiene una
buena recompensa.
Y al ser castigado o debilitado cuando se está pronunciando una mala palabra, es allí donde entrará en juego
el aprendizaje de cue.
Y eso es exactamente lo que haremos en esta parte para entrenar a la vista con un profundo aprendizaje Q convolucional.
No puedo esperar para empezar y hasta entonces.