Hallo en welkom om deel te nemen aan het trainen van de lucht met diepe convolutionele kirani, dat klopt.
Nu we de lucht hebben gebouwd met de architectuur van het neurale netwerk, het lichaam, de manier waarop de acties worden gespeeld en alles, is
het tijd om deze A te trainen. L. met diep, convolutioneel leren.
Dus dat is vanaf nu dat we Freeplay zullen implementeren, weet je, werken met de
kernwaarden, werken met de beloningen, en er zal zelfs een bonus zijn die veel zal verbeteren.
Het trainingsproces, dat geschiktheidskenmerken wordt genoemd, is een krachtige techniek die bestaat
uit het verzamelen van beloningen in verschillende stappen.
En de kernwaarden worden geleerd op deze accumulatie van beloningen, in tegenstelling tot voorheen, waar de kernwaarden
na elke overgang werden geleerd.
Daarom zullen we, nadat we deze keer elke beloning hebben ontvangen, de belangrijkste waarden leren nadat we verschillende beloningen hebben ontvangen
in plaats van alleen wanneer we werken.
Dus in plaats van de ene overgang na de andere te hebben en, weet je, de sleutelwaarde
elke keer bij te werken, nou, de sleutelwaarden zullen elke stap worden bijgewerkt omdat het geschiktheidskenmerk nogal koud is en
stappen, geschiktheidskenmerken en einde is dit nummer na waarin de belangrijkste waarden worden bijgewerkt.
En in ons model hier hebben we een is gelijk aan 10.
Dus dat betekent dat het een geschiktheidsspoor van 10 stappen zal zijn.
En daarom zullen we de belangrijkste waarden elke 10 stappen bijwerken en leren nadat we de beloningen op deze 10
stappen hebben verzameld.
Dus dat is een bonus die ons model nog krachtiger zal maken.
En u zult zien dat we uiteindelijk uitstekende resultaten behalen.
Ik was echt verbaasd toen ik het eindresultaat zag.
Vroeger werkte ik aan modellen die veel tijd in beslag namen om uit te voeren.
Weet je, het kostte me veel tijd om te trainen, maar dat zul je bij deze zien.
Plus het neurale netwerk dat we hebben gemaakt, dat is ons brein en ons lichaam hier met spullen, Max, we krijgen een zeer krachtig
model en daarom een zeer krachtige A. L. want je zult zien dat het zal radicaliseren.
Begrijp je waar ik het over heb?
Dus zoals je in dit deel twee kunt zien, beginnen we met het maken van milieu.
En ik heb eigenlijk de regels code voor je voorbereid.
We gebruiken alleen het externe bestand voor voorverwerking van afbeeldingen uit onze werkmapmap.
Dus eigenlijk is de volgorde eerder om eerst deze regel code te nemen, Jim, die de verpakkingscode nul
maakt.
Dus Dhume, Code of Zero is de naam van de omgeving van het spel dat we spelen.
Dus eerst importeren we de omgeving met dit juweeltje, dat is wat je kunt vinden in de open
item-tutorials.
Maar dan gebruiken we deze pre-process beeldklasse, een klasse van beeldverwerking tot het voorbewerken van de beelden die
in het neurale netwerk komen.
En we hebben ze voorbewerkt zodat ze een vierkant formaat hebben met de afmetingen 80 bij 80.
En dat, onthoud, is omdat we in ons neurale netwerk onze invoerbeelden instellen op twee dimensies,
één bij acht bij acht, onthoud, één is het aantal kanalen.
En dus betekent één dat we met zwart-witbeelden werken.
Dus dat is de grijsschaal hier.
En acht bij acht betekent dat de afmetingen van onze invoerbeelden ongeveer 80 zullen zijn.
En dat is wat we in het neurale netwerk hebben gezet.
Maar dan moeten we dit natuurlijk specificeren bij het invoeren van de afbeeldingen, wat precies is wat we
hier doen met deze pre-process afbeeldingsklasse.
En nadat we de omgeving hebben geïmporteerd met het juiste formaat van de invoerafbeeldingen, wel, we importeren het hele
spel met de video's, met deze regel code.
En onthoud, het leuke hiervan is dat we uiteindelijk de video's van onze vliegtuigzoom zullen zien.
Dus we zullen zien hoe het de monsters zal doden, proberen de beste te bereiken en alles wat super spannend
zal zijn.
En onthoud dat deze video's in deze videomap terechtkomen.
Oke.
En de laatste regel hier.
Maar ik wil het je laten zien, want dat is belangrijk.
Dat is nu meer gerelateerd aan de A. L. dat we aan het bouwen zijn.
Onthoud dat ons neurale netwerk als invoer geen acties onderneemt.
Dat komt omdat, weet je, we een API willen maken die we gemakkelijk kunnen testen op verschillende
omgevingen en verschillende omgevingen.
En aangezien de verschillende Dhoom-omgevingen een verschillend aantal acties hebben, hebben we deze variabele voor
aantal acties gespecificeerd als de invoer van de CNN, de hersenen.
En daarom gaan we nu deze variabele aantal acties ophalen met behulp van de doom-omgeving die we zojuist hebben
geïmporteerd en gemaakt in deze variabele.
En later zal deze variabele voor het aantal acties die we gaan maken de input van de hersenen zijn.
Dus laten we dit doen.
Ik introduceer deze real now variabele.
Geen acties, geen acties staat gelijk aan nu gaan we onze Dhume-omgeving innemen.
Dat is de variabele die we hebben gemaakt.
Dus ook het milieu.
Dan voegen we hier dat en dan toe.
Nou, daar gaan we.
We nemen hier het eerste actieveld.
Dat is de set van je acties.
Ik nodig u van harte uit om een kijkje te nemen bij de opening van.
Turrell's om te zien hoe het werkt, weet je, om te begrijpen hoe het openen van gym-omgevingen
werkt, maar eigenlijk is dit de reeks acties en uit deze reeks acties hebben we toegang tot het aantal
acties in de omgeving.
En om dit te doen, hebben we toegevoegd dat hier en en het aantal acties is en daarom zullen Dhoom en dat
acties op basis van RN zeven opleveren.
Het zal er zeven teruggeven, want er zijn zeven acties.
Ik weet dat we zes acties kunnen zien in de doom-omgevingen op de openingsagentpagina, maar ik denk dat we
ook kunnen rennen.
En dus, weet je, we kunnen vooruit, naar links, naar rechts, naar links, naar rechts en schieten.
En bovendien kunnen we rennen.
Dus dat maakt zeven acties.
Oké, en dat is het om het milieu te krijgen, we moeten het milieu doen.
We hebben een aantal acties.
Dus we hebben tot nu toe alles wat we nodig hebben voor onze hersenen.
We zullen dan gewoon een object maken, een hersenobject, dat we CNN en minimale letters zullen noemen.
En aangezien de init-functie een aantal acties als argument onderneemt, zullen we het aantal acties
in de CNN invoeren, een object dat we zullen creëren, en dan zullen we natuurlijk het
lichaam creëren en uiteindelijk sterven.
En dat is waar het volgende gedeelte dat ik het gebouw ga noemen en A. L. , omdat we nu zoveel ogen kunnen
bouwen als we willen.
Dat is het geweldige aan objectgeoriënteerd programmeren.
We kunnen alles bouwen zoals we willen.
En dus gaan we onze A bouwen. L. die het geavanceerde brein heeft.
En dat is precies wat we zullen doen in de volgende tutorial.
Tot die tijd, geniet van I.