Merhaba ve bu bölümün son adımına hoş geldiniz.
Artık bırakmamız gereken tek şey, bunu Ford'u işlev yapmak ve böylece
beyin imajı en sonuna getirirken sinyali en başından itibaren üreteceğiz, böylece biz
de bunu yapacağız. Bütün işlevimiz ve bu, AI'yi derin konvolüsyonel kulangayla
eğitmeye bölümümüze geçmeden önce son adımımız olacak.
O halde bunu yapalım.
Var olan bir fonksiyon olan init fonksiyonuna benzer bir fonksiyon çağrısı yapacağız
ancak bu sefer bazı fonksiyonları çağırmak için kullanıyoruz.
Beynimizden ileri fonksiyonu ve vücuttaki liman fonksiyonunu kullanacağımızdan
dolayı daha önce yaptıklarımız.
Ve bu nedenle bu işlevleri temel olarak bu işlevleri çağırmak için kullanıyoruz.
Bu nedenle çağrı iki argüman alacak.
Birincisi benliktir.
Elbette nesne ve ikinci argüman sana göre ne olacak.
Bu kez tüm yayılımı yapıyoruz.
şey tabii ki AI oyunda başlama noktası olduğu için girdi görüntüleridir.
Elbette girdi olarak almak istediğimiz
İlk olarak oyunun görüntülerini görselleştirir, ardından sinyaller beyinde yayılır ve sonra
oyunu oynar.
Dolayısıyla ikinci argüman girdiler olacak.
Ve şimdi tüm bu yayılımı yapmaya hazırız.
Bu yüzden tekrar yapalım.
Bu nedenle ilk adım nereden geldiğinin ilk adımı giriş resimlerini oyundan alıyor olmasıdır.
yapıda biçimlendirmemiz gerektiğini ve yapının elbette bir meşale yapısı olduğunu düşünebilirsiniz.
Ve bu görüntüler sinir ağına gireceğinden, bunları özel bir
Bu yüzden gerçekleşecek ilk şey, bu görüntüleri bir hakem dizisine dönüştüreceğiz, o
zaman onu bir meşale tensörü haline getireceğiz ve son olarak, meşale tensörünü, tensörü ve degradeyi
içerecek bir meşale değişkeni içine koyacağız.
Bu, dinamik grafiklerimizin gradyanları çok verimli bir şekilde hesaplamaları için Kattie'nin anlamı
daha hızlıdır.
İşte bu bizim ilk adımımız.
edersek sinir ağına girebilirler ve sonra sinyallerin tüm yayılımını yapacağımız yer burasıdır.
Ve sonra bir zamanlar görüntülerimizin doğru formatını elde
Bu yüzden öncelikle resmi doğru formata dönüştüren işlemi yapalım.
Dolayısıyla imgelerimiz girişler için çok şey.
Şimdi, girdi çağırdığım yeni bir değişken yaratacağız.
Bu da sinir ağının gerçek girdisi ve bu girdi.
Nerede olacak
Öncelikle girdilerimizi almalıyız.
Bu orijinal resimlerimiz.
Daha sonra söylediğimiz gibi bu görüntüleri Nampa dizilerine dönüştürmek istiyoruz.
Bunu yapmak için bir kısayol olan hiçbirini, ardından işlev dizisini almamız mümkündür.
Bu nedenle, fonksiyon dizisinin parantez içine koyduk.
Oraya gidiyoruz.
Şimdi bir şeylere ve dizilerle dönüştürülür.
Fakat numpad dizilerinin hücreleri piksel içereceklerinden aslında float türünü belirtmek
daha güvenlidir.
Şu şamandırayı kullanabildiğimizden emin olmak için şu anda bazı şamandıralarımız olduğundan emin olmak daha iyidir.
Duyduğumuz için üzgünüz.
Pekala, şimdi hala bir hakem var.
Tabletle birlikte.
Pekâlâ, tensörler tanım gereği tek bir türe sahip dizilerin başka bir nedeni de budur.
Ve bu nedenle bir float float 32 olarak tek bir türü seçiyoruz.
Tamam.
Artık bio olmayan yükseltmemize sahip olduğumuza göre, bunu bir kaplumbağa sensörüne dönüştürmek ve
bunu örneğin meşale için kullanabilmek için yapıyoruz.
Ve daha sonra uçsuz bucaksız, pilot fonksiyonu ile bunu meşale sensörüne dönüştürecek.
Oraya gidiyoruz.
Ve şimdi son adım, bu meşale sensörlerini tensörü ve anlaşmayı içeren bir meşale
değişkenine koymaktır.
Bunu nasıl yapacağınızı biliyorsunuz, elbette değişken sınıfımızı alıyoruz, çünkü aslında bu değişken içindeki
her şey aslında değişken sınıfın girdisidir.
Fakat bunu size bu şekilde göstermek istedim çünkü giriş görüntülerimizle başlayacağız, daha sonra
numaralandırılmış dizilere dönüştürdükten sonra tensans tensörlerine ve daha sonra yarınlara dönüştüreceğiz.
Ve şimdi biz iyiyiz.
Öncelikle gözün gözleri olan sinir ağına girmelerine ve daha sonra öngörmelere götürmek için tamamen
bağlı katmanlara girmelerine izin verilir.
Dolayısıyla gözlerin gözlerinden bahsediyoruz, tam şimdi bunu yapacağız.
İzin verilen bu görüntüleri şimdi, üç konvolüyonel katmanın içinden geçen gözlerin
içine sokacağız.
Ve bunu yapmak için şimdi bunun ne kadar basit olduğunu göreceksin.
Zira init fonksiyonundan beynimiz zaten vücudumuzda.
Beynimizi kendi beyninden alıp girdi imgelerine uygulamanız yeterlidir ve şeyleri burada
beynin yemek fonksiyonuna yayacaktır.
Sinyalleri beynin içine yayacak ve beynin ileriye dönük fonksiyonu çıktı
sinyallerini döndürdüğünden çıktı katmanının Q değerlerini içeren sinir hücrelerinin kendisinin beyin girdisi bu
çıktı sinyalini döndürecek ve bu yüzden kendimiz koyacağız. burada bir
değişkene dönüştürülüp değiştirilmeyeceğini ve onu çok basitçe söyleyeceğiz, bu çıktı beynin çıkış sinyalidir.
bunu yapmak için vücudumuzdan ikinci ileri fonksiyonu kullanacağız ve bunu yapmak için.
Ve şu an beynin çıkış sinyaline sahibiz Bu çıkış sinyalini vücuda aktarmak zorundayız ve
Vücudumuzun Ford işlevi beynin çıkış sinyallerini girdi olarak alır, çünkü vücudumuzu
alıp tabii ki çıktıyı uygulamanız yeterlidir.
Dolayısıyla, tam olarak çıktı şu şekildedir ve işlemleri geri döndürür.
Ve bu nedenle eylemleri geri getiriyor.
İşte buradayız ki, o çıktıyı kendi başına üretmek için eylemler yapacağız.
daha sonra beynin her yerine ilkine taşıyan beynin form fonksiyonunu kullanarak
bizi alan ve girdi imgelerini yerleştirdikten sonra beyne aktaran Anahtar değerleri sakla.
Pekâlâ, şimdi şunu görebilirsiniz ki, sinyalleri beynin içine ve
Ve sonra bu çıktı sinyalini vücudumuza yayarız ve burada vücudumuzun ileri
fonksiyonu hareket ettirir.
Ve şimdi yapmamız gereken tek geriye kalan şey ve bu, bu
bölümün birinin inşasının son satırıdır.
Oyuna oynamak için geri dönmeliyiz ve eylemler bunlar.
biçimine getirilmesi gerekiyor ve bunları sağa doğru geri dönüştürmemiz gerekiyor ve bunu yapmak
için bu eylemlerin veri yapısını alıp sonra da pilot olmayan işlevi ekleyelim ve sonra gideriz.
Ancak şu anda eylemlerin meşale
Şimdi biz doğru biçimde döndüğümüz eylemlere sahibiz.
Öyleyse tebrikler.
Şimdi bu ilk bölüm 1 ile bitti.
AI'yi üç adımda kurduk.
Önce bedenimizi yaptıktan sonra beynimizi yaptık.
Ve üçüncü olarak beyni vücutta bir araya getiriyoruz ve tüm sinyali gözlerden yaydık,
hareketi oynadığımız andır.
Bu yapılması gereken ilk adım.
Bu büyük bir adım oldu, ancak şimdi anladığınız gibi bir AI AI oluşturduk ancak hala aptalca.
Onu zeki olmak için eğitmeliyiz.
Bu yüzden bunu yapmak istediğimiz gibi yapmak için eğitmeliyiz ve bunu yapmak
için kullanacağımız kelimeleri, bildiğiniz ortamları yapmak zorundayız çünkü iyi bir ödül aldığında güçlendirilerek
dünyadan öğreniyor.
Ve işaret öğretiminin yürürlüğe gireceği kötü bir sözcük geldiğinde cezalandırılarak
veya zayıflatılarak.
Ve derin konvolüsyonel Q öğrenimi ile gözümüzde eğitmek için bu bölümde yapacağımız da budur.
Başlamak için sabırsızlanıyorum ve o zamana kadar.