สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ขั้นตอนสุดท้ายของส่วนนี้สิ่งปลูกสร้าง
ทีนี้สิ่งเดียวที่เราต้องทำก็คือทำฟังก์ชั่นฟอร์ดที่จะถ่ายทอดสัญญาณตั้งแต่เริ่มต้นเมื่อสมองได้รับภาพมาถึงจุดสิ้นสุดมากที่สุดเมื่อฉันวางการกระทำ
ฟังก์ชั่นทั้งหมดและนั่นจะเป็นขั้นตอนสุดท้ายของเราก่อนที่เราจะเข้าร่วมการฝึกอบรม AI
ของเราด้วย kulang เชิงลึก
ลองทำสิ่งนี้กัน
เราจะใช้การเรียกใช้ฟังก์ชันซึ่งจริง ๆ แล้วคล้ายกับฟังก์ชัน init
ที่เป็นฟังก์ชันที่มีอยู่ แต่คราวนี้เราใช้เพื่อเรียกใช้ฟังก์ชันอื่น
สิ่งที่เราทำก่อนหน้านี้เพราะคุณรู้ว่าเราจะใช้ฟังก์ชันการส่งต่อจากสมองและการทำงานของพอร์ตจากร่างกาย
ตอนนี้เรากำลังใช้ฟังก์ชั่นนี้เพื่อเรียกฟังก์ชั่นเหล่านี้
ดังนั้นการโทรจะใช้สองข้อโต้แย้ง
คนแรกคือตัวเอง
แน่นอนว่าวัตถุและอาร์กิวเมนต์ที่สองซึ่งเป็นไปตามที่คุณจะเป็นอย่างไร
ทีนี้เรากำลังทำการขยายพันธุ์ทั้งหมดในครั้งนี้
ดังนั้นสิ่งที่เราต้องการนำเข้าเป็นของหลักสูตรภาพอินพุตเพราะแน่นอนว่าเป็นจุดเริ่มต้นเมื่อ AI กำลังเล่นเกม
เป็นภาพแรกที่แสดงภาพของเกมจากนั้นแพร่กระจายสัญญาณในสมองและเล่นแอ็คชั่น
ดังนั้นอาร์กิวเมนต์ที่สองจะเป็นอินพุต
และตอนนี้เราก็พร้อมที่จะทำการเผยแผ่ทั้งหมดนี้แล้ว
ลองทำอีกครั้ง
ดังนั้นขั้นตอนแรกที่เป็นขั้นตอนแรกคือการรับภาพอินพุตจากเกม
และเนื่องจากภาพเหล่านี้กำลังเข้าสู่เครือข่ายประสาทคุณสามารถจินตนาการได้ว่าเราต้องจัดรูปแบบพวกเขาในโครงสร้างพิเศษและโครงสร้างแน่นอนว่าเป็นโครงสร้างไฟฉาย
ดังนั้นสิ่งแรกที่จะเกิดขึ้นคือเราจะแปลงภาพเหล่านี้เป็นอาร์เรย์กรรมการแล้วเราจะแปลงให้เป็นเทนเซอร์คบเพลิงและในที่สุดเราจะใส่คบไฟเทนเซอร์เข้าไปในตัวแปรคบเพลิงซึ่งจะมีทั้งเทนเซอร์และการไล่ระดับสี
นั่นคือสำหรับกราฟแบบไดนามิกของเราในการคำนวณอย่างมีประสิทธิภาพมากการไล่สีที่เร็วขึ้นในภายหลัง Kattie ที่ยอดเยี่ยมในแง่
นั่นคือขั้นตอนแรกของเรา
จากนั้นเมื่อเราได้รูปแบบที่ถูกต้องของภาพของเราดีพวกเขาจะสามารถเข้าสู่เครือข่ายประสาทและนั่นคือที่ที่เราจะทำการถ่ายทอดสัญญาณทั้งหมด
งั้นลองทำสิ่งนี้ก่อนเพื่อแปลงภาพให้อยู่ในรูปแบบที่ถูกต้อง
ดังนั้นรูปภาพของเราจึงมีให้สำหรับอินพุต
ตอนนี้เรากำลังจะสร้างตัวแปรใหม่ที่ฉันกำลังเรียกอินพุต
นั่นคืออินพุตที่แท้จริงของโครงข่ายประสาทเทียมและอินพุตนี้
มันจะอยู่ที่ไหน
ก่อนอื่นเราต้องรับอินพุตของเรา
นั่นคือภาพต้นฉบับของเรา
จากนั้นเราก็บอกว่าเราต้องการแปลงภาพเหล่านี้เป็นอาร์เรย์ของ Nampa
ดังนั้นในการทำเช่นนี้เราสามารถทำได้โดยไม่ต้องใช้ใครมีทางลัดแล้วอาร์เรย์ฟังก์ชั่น
ดังนั้นเราใส่ในวงเล็บของอาร์เรย์ฟังก์ชัน
เราจะไปที่นั่น.
ตอนนี้มันถูกแปลงเป็นบางสิ่งและโดยอาร์เรย์
แต่เนื่องจากเซลล์ของอาร์เรย์ numpad จะมีพิกเซลจึงปลอดภัยกว่าที่จะระบุประเภทลอย
มันจะดีกว่าเพื่อให้แน่ใจว่าเรามีทุ่นบางส่วนในขณะนี้เพื่อให้แน่ใจว่าเราสามารถใช้ทุ่นนั้นได้
เสียใจที่ได้ยิน.
เอาล่ะตอนนี้เรายังมีกรรมการอยู่
แต่ด้วยแท็บเล็ต
เอาล่ะและนั่นก็เป็นอีกเหตุผลหนึ่งที่เทนเซอร์เป็นโดยนิยามอาร์เรย์ของประเภทเดียว
เราจึงเลือกประเภทเดี่ยวเป็นทุ่นลอย
เอาล่ะ
ตอนนี้เรามีการเพิ่มที่ไม่ใช่ชีวภาพของเราขั้นตอนต่อไปคือการแปลงให้เป็นเซ็นเซอร์เต่าและการทำเช่นนี้เราสามารถใช้ตัวอย่างไฟฉาย
และจากฟังก์ชั่นที่ไม่ใช่นักบินซึ่งจะแปลงให้เป็นเซ็นเซอร์คบเพลิง
เราจะไปที่นั่น.
และตอนนี้ขั้นตอนสุดท้ายคือการวางเซ็นเซอร์ไฟฉายเหล่านี้เป็นตัวแปรไฟฉายที่มีทั้งเทนเซอร์และข้อตกลง
และคุณรู้วิธีที่จะทำมันแน่นอนว่าเรารับคลาสตัวแปรของเราเพราะทุกสิ่งที่อยู่ภายในตัวแปรนี้คืออินพุตของคลาสตัวแปร
แต่ฉันต้องการแสดงให้คุณเห็นด้วยวิธีนี้เพราะคุณรู้ว่าเราเริ่มต้นด้วยภาพอินพุตของเราจากนั้นเราแปลงมันเป็นอาร์เรย์ที่มีหมายเลขแล้วเป็นคบเพลิงเทนเซอร์แล้วก็พรุ่งนี้
และตอนนี้เราก็ทำได้ดี
พวกเขาได้รับอนุญาตให้เข้าสู่เครือข่ายประสาทที่เป็นที่แรกที่ดวงตาของดวงตาและจากนั้นชั้นที่เชื่อมต่ออย่างเต็มที่เพื่อนำไปสู่การทำนาย
ดังนั้นการพูดจากดวงตาของตานั่นคือสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้
เรากำลังจะเผยแพร่ภาพที่ได้รับอนุญาตเหล่านี้ตอนนี้เข้าไปในดวงตาของดวงตาที่ผ่านชั้นสาม convolutional
และเมื่อต้องการทำสิ่งนี้คุณจะเห็นได้ว่ามันง่ายแค่ไหน
นั่นเป็นเพราะเรามีสมองอยู่แล้วในร่างกายของเราจากฟังก์ชั่นเริ่มต้น
เราเพียงแค่ต้องใช้สมองของตัวเองว่าสมองและนำสมองนี้ไปใช้กับภาพอินพุตและที่จะแพร่กระจายสิ่งต่าง ๆ ไปยังฟังก์ชั่นอาหารที่นี่จากสมอง
นั่นจะแพร่กระจายสัญญาณภายในสมองและเนื่องจากหน้าที่การทำงานของสมองส่งคืนสัญญาณเอาต์พุตที่เซลล์ประสาทของชั้นสัญญาณออกที่มีค่า Q ดีตัวนี้สมองที่ป้อนที่นี่จะส่งคืนสัญญาณเอาต์พุตนี้ดังนั้นเราจะใส่
ที่นี่ไม่ว่ามันจะกลายเป็นตัวแปรและเราจะเรียกมันว่าอย่างง่ายมากเลยว่าเอาท์พุทนี้คือสัญญาณเอาท์พุทของสมอง
และตอนนี้เรามีสัญญาณเอาท์พุทของสมองทีนี้เราต้องส่งสัญญาณนี้ไปยังร่างกายและเพื่อทำสิ่งนี้เราจะใช้ฟังก์ชันส่งต่อที่สองจากร่างกายและเพื่อทำสิ่งนี้
เราเพียงแค่ต้องใช้ร่างกายของเราและนำไปใช้กับการส่งออกเพราะฟังก์ชั่นฟอร์ดของร่างกายใช้เป็นสัญญาณอินพุตของสมอง
นั่นคือสิ่งที่เอาท์พุทอยู่ในขณะนี้และส่งกลับการกระทำ
และเนื่องจากมันส่งกลับการกระทำ
ที่นี่เราจะเพิ่มการกระทำเพื่อทำให้ตัวเองออกมาอย่างมาก
เอาล่ะตอนนี้คุณสามารถเห็นได้ว่าเพียงแค่เราแพร่กระจายสัญญาณภายในสมองและจากสมองไปสู่สิ่งแรกโดยใช้ฟังก์ชั่นฟอร์มจากสมองซึ่งนำเราและใส่ภาพอินพุต รักษาค่าคีย์
จากนั้นเราแพร่กระจายสัญญาณเอาท์พุตนี้ไปยังร่างกายโดยที่ฟังก์ชันไปข้างหน้าของร่างกายของเราเพื่อรับการกระทำที่จะเล่น
และตอนนี้สิ่งเดียวที่เหลืออยู่ที่เราต้องทำและนั่นคือรหัสสุดท้ายของส่วนนี้ที่สร้าง
เราต้องกลับมาดำเนินการเพื่อเล่นและนั่นคือการกระทำ
อย่างไรก็ตามในตอนนี้การกระทำจำเป็นต้องจัดรูปแบบและเราจำเป็นต้องแปลงกลับเป็นสิ่งที่ถูกต้องและเพื่อทำสิ่งนี้เราจะนำโครงสร้างข้อมูลของการกระทำเหล่านี้แล้วเพิ่มฟังก์ชัน non-pilot
ตอนนี้เรามีการกระทำที่เราเปิดในรูปแบบที่ถูกต้อง
ขอแสดงความยินดีด้วย
ตอนนี้เราทำกับส่วนแรก 1 แล้ว
เราสร้าง AI ในสามขั้นตอน
ครั้งแรกที่เราสร้างสมองที่สองเราสร้างร่างกาย
และสามเราประกอบสมองในร่างกายและเราแพร่กระจายสัญญาณทั้งหมดจากดวงตาจนถึงขณะที่เราเล่นการกระทำ
นั่นเป็นขั้นตอนแรกที่ทำ
นั่นเป็นขั้นตอนใหญ่ แต่ตอนนี้คุณเข้าใจแล้วว่าเราสร้าง AI AI แต่มันก็ยังโง่อยู่
เราต้องฝึกให้ฉลาด
ดังนั้นเราต้องฝึกให้ทำในสิ่งที่เราต้องการทำและเพื่อทำสิ่งนี้เราจะใช้คำว่าต้องทำสิ่งที่คุณรู้เพราะการเรียนรู้จากโลกโดยการเสริมกำลังเมื่อได้รับรางวัลที่ดี
และโดยการถูกลงโทษหรืออ่อนแอเมื่อได้คำที่ไม่ดีซึ่งเป็นที่ที่การเรียนรู้คิวจะเข้ามาเล่น
และนั่นคือสิ่งที่เราจะทำในส่วนนี้เพื่อฝึกสายตาด้วยการเรียนรู้ Q ที่ซับซ้อน
ฉันแทบรอไม่ไหวที่จะเริ่มและจนกว่าจะถึงตอนนั้น