مرحبًا ومرحبًا بكم في الجزء الثاني من تدريب الذكاء الاصطناعي على التعلم التلافيفي العميق.
هذا صحيح.
الآن بعد أن قمنا ببناء الذكاء الاصطناعي مع بنية الشبكة العصبية والجسم والطريقة التي يتم بها تنفيذ
الإجراءات وكل شيء ، فقد حان الوقت لتدريب هذا الذكاء الاصطناعي بالتعلم التلافيفي العميق.
من الآن فصاعدًا ، سنقوم بتنفيذ تجربة إعادة التشغيل ، والعمل مع القيم الأساسية
، والعمل مع المكافآت ، وستكون هناك أيضًا مكافأة ستحسن كثيرًا من عملية التدريب وهذا
ما يسمى تتبع الأهلية.
يعد تتبع الأهلية أسلوبًا قويًا يتكون من تجميع المكافأة على عدة خطوات ، ويتم تعلم القيم الأساسية على هذا
التراكم للمكافأة بدلاً من السابق ، حيث تم تعلم قيم التلميح بعد كل انتقال ، وبالتالي
، بعد الحصول على كل مكافأة ، هذا الوقت الذي سنتعلم فيه القيم الأساسية بعد الحصول
على العديد من المكافآت بدلاً من مكافأة واحدة فقط.
لذلك بدلاً من إجراء انتقال واحد تلو الآخر وتحديث قيمة التلميح في كل مرة ، حسنًا ، سيتم
تحديث قيم التلميح في كل مرة وخطوات لأن تتبع الأهلية يُسمى بالأحرى وخطوات تتبع الأهلية
و MN هو هذا الرقم وبعد ذلك قيم جديلة سيتم تحديثها.
وفي نموذجنا هنا ، سيكون لدينا يساوي عشرة.
هذا يعني أننا سنكون تتبع أهلية من عشر خطوات ، وبالتالي سنقوم بتحديث وتعلم قيم
التلميح كل عشر خطوات بعد تجميع المكافآت في هذه الخطوات العشر.
لذا فهذه مكافأة ستجعل نموذجنا أكثر قوة.
وسترون أننا في النهاية سنحقق نتائج باهرة.
لقد اندهشت حقًا عندما رأيت النتائج النهائية.
اعتدت العمل على نماذج استغرقت وقتًا طويلاً في التنفيذ.
كما تعلم ، استغرق الذكاء الاصطناعي الكثير من الوقت للتدريب ، لكنك سترى ذلك مع هذا.
بالإضافة إلى الشبكة العصبية التي أنشأناها والتي هي دماغنا وجسمنا هنا بالأشياء ، ماكس ، سنحصل
على أخلاقيات قوية جدًا وبالتالي ذكاء اصطناعي قوي جدًا لأنك سترى أنه سيتحول إلى التطرف.
هل تفهم ما أتحدث عنه؟
لذا كما ترون في هذا الجزء الثاني ، بدأنا بالحصول على بيئة الهلاك وأقوم بالفعل بإعداد سطور التعليمات
البرمجية من أجلك.
نحن نستخدم فقط ملف خارجي للمعالجة المسبقة للصورة من مجلد دليل العمل الخاص بنا.
إذن فالترتيب هو بالأحرى أخذ هذا السطر من الكود Jim الذي يجعل كود pachyderm صفرًا.
إذن ، رمز الموت للصفر هو اسم بيئة اللعبة التي نلعبها.
لذلك أولاً نستورد البيئة بهذا.
Jim الذي يجعل هذا ما يمكنك العثور عليه في دروس Jim التعليمية المفتوحة ، ولكن بعد ذلك نستخدم فئة الصور
قبل المعالجة وهي عبارة عن فصل من معالجة الصور إلى المعالجة المسبقة للصور التي ستأتي إلى
الشبكة العصبية ونقوم بمعالجتها مسبقًا بحيث يكون لديهم مربع بأبعاد 80 × 80.
ويتذكر ذلك أنه في شبكتنا العصبية حيث قمنا بتعيين الصور المدخلة لدينا بحيث تكون الأبعاد واحدًا
في 80 × 80 ، تذكر أن واحدًا هو عدد القنوات.
وهذا يعني أننا نعمل مع الصور بالأبيض والأسود.
هذا هو المقياس الرمادي هنا.
وتعني 80 في 80 أن أبعاد الصور المدخلة ستكون 80 × 80 ، وهذا ما حددناه في الشبكة العصبية.
لكن بالطبع نحتاج إلى تحديد ذلك عند إدخال الصور ، وهو بالضبط ما نفعله هنا مع فئة
الصورة قبل المعالجة.
وبعد ذلك ، بعد استيراد البيئة بالتنسيق الصحيح لصور الإدخال ، حسنًا ، نقوم باستيراد اللعبة بأكملها بمقاطع الفيديو
التي تحتوي على سطر التعليمات البرمجية هذا.
وتذكر أن الشيء الرائع في هذا هو أنه في النهاية سنرى مقاطع فيديو لعذاب الذكاء الاصطناعي الخاص بنا.
لذلك سنرى كيف سيقتل الوحوش ، نحاول الوصول إلى السترة وكل شيء.
لذلك سيكون هذا مثيرًا للغاية.
وتذكر أن مقاطع الفيديو هذه ستنتقل إلى مجلد مقاطع الفيديو هذا.
حسنا.
والسطر الأخير هنا ، لكني أريد أن أعرضه عليكم ، لأن هذا مهم.
هذا الآن أكثر ارتباطًا بالذكاء الاصطناعي الذي نبنيه.
حسنًا ، تذكر أن شبكتنا العصبية تتخذ إجراءات رقم الإدخال.
هذا لأننا ، كما تعلمون ، نريد أن نصنع ذكاءً اصطناعيًا يمكننا اختباره بسهولة في العديد من البيئات
، في العديد من بيئات الهلاك.
وبما أن بيئات العذاب المختلفة لها عدد مختلف من الإجراءات حيث نحدد هذا
العدد متغير الإجراءات كمدخلات من CNN ، الدماغ.
وبالتالي ، ما سنفعله الآن هو الحصول على متغير الإجراءات العددية هذا باستخدام بيئة العذاب التي قمنا
باستيرادها وإنشاءها في هذا المتغير.
ولاحقًا ، سيكون متغير الإجراءات العددية الذي نحن على وشك إنشائه هو مدخلات الدماغ.
لذلك دعونا نفعل هذا.
أنا أقدم هذا العدد الحقيقي المتغير الآن من الإجراءات.
لذا فإن عدد الإجراءات يساوي.
الآن سنأخذ بيئتنا المهلكة.
هذا هو المتغير الذي أنشأناه.
إذن بيئة الهلاك ، ثم نضيف نقطة هنا ثم حسنًا هنا نبدأ.
نأخذ أول مساحة عمل هنا.
هذه هي مجموعة أفعالك.
أنا أشجعك على إلقاء نظرة على الافتتاح.
Hoiles لمعرفة كيف يعمل ، كما تعلم ، لفهم كيفية عمل بيئات الصالة الرياضية في الهواء الطلق.
لكن هذه هي في الأساس مجموعة الإجراءات.
ومن خلال هذه المجموعة من الإجراءات ، يمكننا الوصول إلى عدد الإجراءات في البيئة.
وللقيام بذلك أضفنا أن هنا و DN هو عدد الإجراءات وبالتالي العذاب وأن مساحة العمل التي ستعيدها
النقطة n ستعيد سبعة.
ستعيد سبعة لأن هناك سبعة أفعال.
أعلم أنه يمكننا رؤية ستة إجراءات في بيئات الهلاك في الصفحة الافتتاحية ، لكنني أعتقد أنه يمكننا أيضًا الركض
وبالتالي يمكننا المضي قدمًا ، والتحرك يسارًا ، والتحرك يمينًا ، والانعطاف يسارًا ، والانعطاف يمينًا وإطلاق النار.
وإلى جانب ذلك ، يمكننا الركض.
هذا يجعل سبعة أفعال.
حسنا.
وهذا كل شيء للحصول على بيئة الهلاك التي لدينا ، بيئة الهلاك لدينا عدد من الإجراءات.
لذلك لدينا حتى الآن كل ما نحتاجه لأدمغتنا.
سنقوم بعد ذلك فقط بإنشاء كائن ، كائن دماغي ، والذي سنطلق عليه CNN مع الحد الأدنى من الأحرف.
ونظرًا لأن دالة init تأخذ عددًا من الإجراءات كوسيطات ، حسنًا ، سنقوم بإدخال
عدد الإجراءات في كائن CNN الذي سننشئه.
وبعد ذلك بالطبع ، سنخلق الجسد ونموت في النهاية.
وهذا هو السبب في أن القسم التالي ، سأطلق عليه اسم بناء ذكاء اصطناعي ، لأنه يمكننا الآن بناء العديد
من العيون كما نريد.
هذا هو الشيء الرائع في البرمجة الشيئية.
يمكننا بناء أي عيون كما نريد ، ولذا سنقوم ببناء الذكاء الاصطناعي لدينا الذي يحتوي على دماغ متطور ، وهذا
بالضبط ما سنفعله في البرنامج التعليمي التالي.
حتى ذلك الحين ، استمتع.
أنا.