WEBVTT 00:00.390 --> 00:05.320 Hallo und herzlich willkommen, das Auge mit tiefem Faltungs-Training zu trainieren. 00:05.490 --> 00:06.240 Stimmt. 00:06.240 --> 00:11.550 Nun, da wir die KI mit der Architektur des neuronalen Netzwerks aufgebaut haben, ist der Körper so, wie die Aktionen 00:11.550 --> 00:12.830 gespielt werden und alles. 00:12.840 --> 00:17.040 Es ist Zeit zu trainieren, sage ich mit tiefem Convolutions-Cuellar. 00:17.220 --> 00:21.100 Von nun an implementieren wir Ihre Erfahrungswiedergabe. 00:21.210 --> 00:23.770 Mit den Werten arbeiten, mit Wörtern arbeiten. 00:24.000 --> 00:27.820 Und es wird sogar einen Bonus geben, der sich erheblich verbessert. 00:27.840 --> 00:33.870 Der Trainingsprozess, der als Berechtigungsspur für die Berechtigungsspur bezeichnet wird, 00:34.110 --> 00:41.880 ist eine mächtige Technik, bei der das Wort in mehreren Schritten akkumuliert wird. Die 00:41.880 --> 00:46.860 Cube-Werte werden bei dieser Akkumulation von Wörtern gelernt. 00:46.860 --> 00:52.800 Deshalb werden wir die Werte lernen, nachdem wir diesmal mehrere Wörter erhalten haben, anstatt 00:53.040 --> 00:54.480 nur ein Wort. 00:54.660 --> 01:00.530 Anstatt einen Übergang nach dem anderen zu haben, können Sie den Q-Wert jedes Mal aktualisieren. 01:00.660 --> 01:07.620 Nun, die q-Werte werden bei jedem Schritt aktualisiert, da die Berechtigungsspuren Radikale und Schritte verfolgen. Die Berechtigungsspuren und 01:07.710 --> 01:13.820 deren Ende ist diese Zahl, nach der die q-Werte aktualisiert werden, und in unserem Modell. 01:13.820 --> 01:15.600 Hier werden wir dann irgendwelche Anrufe haben. 01:15.630 --> 01:21.570 Das bedeutet also, dass es eine 10-Schritte-Ablaufverfolgung gibt. Daher werden wir die q-Werte alle 10 Schritte aktualisieren 01:21.840 --> 01:22.880 und lernen. 01:22.890 --> 01:26.820 Nachdem Sie die Wörter in diesen 10 Schritten gesammelt haben, ist dies ein Bonus. 01:26.820 --> 01:32.400 Das macht unser Modell noch leistungsfähiger und Sie werden sehen, dass wir am Ende hervorragende Ergebnisse 01:32.400 --> 01:33.180 erzielen werden. 01:33.180 --> 01:36.020 Ich war wirklich überrascht, als ich das Endergebnis sah. 01:36.030 --> 01:40.430 Ich habe an Merles gearbeitet, deren Ausführung viel Zeit in Anspruch genommen hat. 01:40.430 --> 01:45.780 Sie wissen, dass die KI viel Zeit zum Trainieren gebraucht hat, aber Sie werden dies mit diesem plus dem neuronalen Netzwerk sehen, das 01:45.780 --> 01:46.640 wir gemacht haben. 01:46.860 --> 01:49.390 Das ist unser Gehirn und unser Körper hier mit Sachen. 01:49.390 --> 01:55.740 Als Nächstes erhalten wir einen sehr mächtigen Mob und daher eine sehr mächtige KI, weil Sie sehen werden, dass dies wirklich Lügen 01:55.740 --> 01:56.600 heilen wird. 01:56.610 --> 01:59.090 Verstehst du, worüber ich spreche? 01:59.370 --> 02:05.440 Wie Sie in diesem zweiten Teil sehen können, beginnen wir damit, die Dume-Umgebung zu erhalten und die Codezeilen 02:05.440 --> 02:06.740 für Sie vorzubereiten. 02:06.780 --> 02:12.790 Wir verwenden nur die externe Bildvorverarbeitungsdatei aus einem Arbeitsverzeichnisordner. 02:12.930 --> 02:19.520 Im Grunde ist die Anordnung eher, zuerst diese Zeile des Codes zu nehmen, die es nicht vor Gericht schafft. 02:19.590 --> 02:24.450 0 0 ist der Name der Umgebung des Spiels, das wir spielen. 02:24.450 --> 02:30.930 Also importieren wir zuerst die Umgebung mit diesem Edelstein, den Sie auf der geöffneten Seite und den Tutorials 02:30.930 --> 02:31.970 finden können. 02:32.190 --> 02:40.230 Dann verwenden wir diese Preprocess-Image-Klasse, eine Klasse aus der Image-Vorverarbeitung, um die Bilder, die in die neuen Bilder einfließen werden, 02:40.290 --> 02:45.870 vorzuverarbeiten, und wir bereiten sie so vor, dass sie ein quadratisches Format mit den 02:45.870 --> 02:54.060 Dominierungen 80 und 80 haben Denken Sie daran, denn in unserem neuen, das gut funktioniert, haben wir unsere Eingabebilder so eingestellt, 02:54.360 --> 02:58.530 dass die Zeitmaschinen jeweils um 80 um 80 liegen. 02:58.560 --> 03:03.490 Denken Sie daran, dass es sich bei einem Kanal um die Anzahl der Kanäle handelt. Daher bedeutet einer, dass wir mit Schwarzweißbildern arbeiten. 03:03.660 --> 03:06.350 Das ist also die Graustufen hier. 03:06.900 --> 03:14.070 Und 80 zu 80 bedeutet, dass die Dominanz unserer Eingabebilder 80 zu 80 sein wird. Dies 03:14.070 --> 03:20.190 ist das, was wir im neuronalen Netzwerk festgelegt haben. Natürlich müssen wir dies 03:20.190 --> 03:23.150 beim Einfügen der Bilder angeben Bildklasse. 03:23.670 --> 03:29.610 Und nachdem wir die Umgebung mit dem richtigen Format der Eingabebilder importiert haben, während wir das gesamte Spiel mit 03:29.610 --> 03:34.920 den Videos mit dieser Codezeile importieren und uns daran erinnern, dass das Schlimmste daran ist, dass am 03:34.920 --> 03:40.350 Ende die Videos Doom spielen Wir werden also sehen, wie es die Monster töten wird, die versuchen, 03:40.350 --> 03:43.410 das Beste zu erreichen, und alles wird super aufregend. 03:43.440 --> 03:48.170 Denken Sie daran, dass diese Videos in diesen Videoordner verschoben werden. 03:48.630 --> 03:49.100 Gut. 03:49.230 --> 03:54.990 Und die letzte Zeile hier, aber ich möchte es Ihnen zeigen, denn das ist wichtig, was jetzt mehr mit der KI 03:55.200 --> 03:56.710 zusammenhängt, die wir gerade bauen. 03:56.910 --> 04:02.680 Denken Sie daran, dass unser neuronales Netzwerk die Anzahl der eingegebenen Aktionen übernimmt. 04:02.880 --> 04:07.950 Das ist, weil Sie wissen, dass wir eine AI-KI erstellen möchten, die wir problemlos in mehreren Umgebungen 04:07.950 --> 04:09.660 und mehreren Dume-Umgebungen testen können. 04:09.660 --> 04:15.100 Und da die verschiedenen Umgebungen unterschiedliche Anzahl von Aktionen haben, haben wir diese Anzahl 04:15.120 --> 04:19.070 von Aktionsvariablen als Eingabe des CNN des Gehirns angegeben. 04:19.380 --> 04:26.250 Deshalb erhalten wir nun diese Variablenanzahl in der Dumah-Umgebung, die wir gerade wichtig und 04:26.250 --> 04:29.340 in diese Variable eingefügt haben. 04:29.340 --> 04:34.860 Und später ist diese Zahl tatsächlich sehr gut, die wir schaffen werden, wird der Input des Gehirns sein. 04:34.890 --> 04:36.000 Also lass uns das tun. 04:36.000 --> 04:42.690 Ich führe diese reale Anzahl von Aktionen mit variablen Aktionen aus. 04:42.720 --> 04:47.870 Jetzt nehmen wir unsere Doom-Umgebung, die Variable, die wir erstellt haben. 04:48.150 --> 04:49.330 So tun meine 04:49.500 --> 04:56.250 Dann fügen wir hier das hinzu und dann, gut, wir nehmen den ersten Aktionsbereich, der die Menge Ihrer 04:56.250 --> 04:57.200 Aktionen ist. 04:57.230 --> 05:01.960 Ich möchte Sie dazu ermutigen, sich die Eröffnung bei Horrible's anzusehen, um zu sehen, wie es funktioniert. 05:02.010 --> 05:05.530 Sie wissen, wie Sie die Arbeit im Fitnessstudio öffnen. 05:05.670 --> 05:07.940 Aber im Grunde ist dies die Menge von Aktionen. 05:08.040 --> 05:14.070 Und aus dieser Reihe von Aktionen können wir auf die Anzahl der Aktionen in der Umgebung zugreifen und diese 05:14.120 --> 05:15.770 Daten hier und dann ausführen. 05:16.080 --> 05:25.050 Und das ist die Anzahl der Aktionen und daher werden der Untergang und der Aktionsraum 7 6:48 zurückkehren, weil es 05:25.050 --> 05:26.550 sieben Aktionen gibt. 05:26.760 --> 05:32.640 Ich weiß, dass wir auf der Startseite sechs Aktionen in den beiden Umgebungen sehen können, aber ich denke, dass wir auch 05:32.640 --> 05:33.400 ausführen können. 05:33.490 --> 05:39.000 Und so wissen Sie, dass wir uns vorwärts bewegen können, sich nach rechts bewegen, nach links drehen, nach rechts drehen und schießen. 05:39.000 --> 05:45.090 Abgesehen davon, dass wir ausführen können, sind sieben Aktionen in Ordnung, und um die Umgebung zu schaffen, müssen 05:45.330 --> 05:47.010 wir unsere Umgebung tun. 05:47.040 --> 05:52.640 Wir haben eine Reihe von Aktionen, also haben wir bisher alles, was wir für unser Gehirn brauchen. 05:52.800 --> 05:58.320 Wir erstellen dann einfach ein Objekt oder ein Gehirnobjekt, das wir als CNN-Minimalbuchstaben bezeichnen. 05:58.500 --> 06:04.500 Und da jede Funktion eine Reihe von Aktionen als Argument ausführt, werden wir die Anzahl der Aktionen in 06:04.900 --> 06:11.160 der Szene als Objekt definieren, das wir erstellen werden, und dann werden wir natürlich den Körper und schließlich die KI 06:11.160 --> 06:11.690 erstellen. 06:11.850 --> 06:18.090 Deswegen nenne ich es im nächsten Abschnitt, eine KI zu bauen, weil wir jetzt so viele Augen bauen können, 06:18.090 --> 06:19.170 wie wir wollen. 06:19.170 --> 06:22.070 Das ist das Tolle an der objektorientierten Programmierung. 06:22.110 --> 06:24.290 Wir können beliebige KI bauen, wie wir wollen. 06:24.320 --> 06:29.820 Und so bauen wir unsere KI mit dem ausgeklügelten Gehirn und genau das machen 06:29.970 --> 06:31.690 wir im nächsten Tutorial. 06:31.860 --> 06:33.430 Bis dahin genießen Sie die KI.