Halo dan selamat datang untuk melatih mata dengan kuning konvolusional yang mendalam.
Betul.
Sekarang kita membangun AI AI dengan arsitektur jaringan saraf tubuh seperti cara aksi
dimainkan dan semuanya.
Sudah waktunya untuk melatih aku dengan Cuellar convolutional yang mendalam.
Jadi mulai sekarang kami akan menerapkan Anda tahu pengalaman replay.
Bekerja dengan nilai-nilai bekerja dengan kata-kata.
Dan bahkan akan ada bonus yang akan meningkat banyak.
Proses pelatihan dan itu disebut jejak kelayakan. Kelayakan jejak adalah teknik yang kuat
yang terdiri dari akumulasi kata melalui beberapa langkah dan nilai kubus dipelajari pada akumulasi kata-kata ini sebagai
lawan sebelumnya di mana nilai kubus dipelajari setelah setiap transisi.
Karena itu setelah mendapatkan setiap kata kali ini kita akan mempelajari nilai-nilai setelah mendapatkan beberapa penghargaan, bukan
hanya satu kata.
Jadi, alih-alih memiliki satu transisi setelah yang lain dan Anda tahu memperbarui nilai Q setiap kali.
Nilai q akan diperbarui setiap langkah karena kelayakan melacak radikal dan langkah kelayakan jejak dan
akhir adalah angka ini setelah nilai q akan diperbarui dan dalam model kami.
Di sini kita akan menerima panggilan apa pun.
Jadi itu berarti bahwa akan ada 10 langkah penelusuran kelayakan dan oleh karena itu kami akan memperbarui dan mempelajari nilai q
setiap 10 langkah.
Setelah mengumpulkan kata-kata pada 10 langkah ini jadi itu bonus.
Itu akan membuat model kami lebih kuat dan Anda akan melihat bahwa pada akhirnya kami akan mendapatkan hasil yang
luar biasa.
Saya sangat kagum ketika melihat hasil akhirnya.
Saya dulu bekerja pada Merle's yang membutuhkan banyak waktu untuk mengeksekusi.
Anda tahu AI membutuhkan banyak waktu untuk berlatih, tetapi Anda akan melihat bahwa dengan yang ini plus jaringan saraf
yang kami buat.
Itu adalah otak kita dan tubuh kita di sini dengan barang-barang.
Selanjutnya kita akan mendapatkan massa yang sangat kuat dan karena itu AI sangat kuat karena Anda akan melihat bahwa itu benar-benar akan
menyembuhkan kebohongan.
Apakah Anda mengerti apa yang saya bicarakan.
Jadi seperti yang Anda lihat di bagian 2 ini kita mulai dengan mendapatkan lingkungan Dume dan benar-benar menyiapkan baris
kode untuk Anda.
Kami hanya menggunakan file eksternal pra-pemrosesan gambar dari folder direktori yang berfungsi.
Jadi pada dasarnya urutannya adalah lebih dulu mengambil baris kode ini, bukankah membuatnya di pengadilan.
0 0 adalah nama lingkungan game yang kami mainkan.
Jadi pertama-tama kita mengimpor lingkungan dengan permata ini yang membuat Itulah yang dapat Anda temukan di halaman terbuka
dan tutorial.
Tapi kemudian kita menggunakan kelas gambar preproses ini yang merupakan kelas dari pra-pemrosesan gambar untuk pra-diproses gambar yang akan datang ke
yang baru yang bekerja dan kami memprosesnya sehingga mereka memiliki format persegi dengan dominasi
80 oleh 80 dan yang perlu diingat adalah karena pada yang baru kami yang bekerja dengan baik kami mengatur gambar input
kami untuk memiliki mesin waktu satu demi 80 oleh 80.
Ingat satu adalah jumlah saluran dan satu berarti kita bekerja dengan gambar hitam putih.
Jadi itulah skala abu-abu di sini.
Dan 80 x 80 berarti bahwa dominasi gambar input kami akan 80 x 80 dan itulah yang kami atur di
jaringan saraf tetapi tentu saja kita perlu menentukan ini ketika meletakkan gambar yang persis seperti yang kita
lakukan di sini dengan preprocess ini kelas gambar.
Dan kemudian setelah kami mengimpor lingkungan dengan format yang tepat dari gambar input sementara kami mengimpor seluruh permainan
dengan video dengan baris kode ini dan ingat hal keren tentang ini adalah bahwa pada akhirnya
kita akan melihat video diputar Doom Jadi kita akan melihat bagaimana itu akan membunuh monster yang mencoba
mencapai yang terbaik dan semuanya akan sangat menarik.
Dan ingat bahwa video ini akan masuk ke folder video ini.
Baiklah.
Dan baris terakhir di sini tetapi saya ingin menunjukkannya kepada Anda karena itu penting yang sekarang lebih terkait dengan AI
AI yang sedang kami bangun.
Ingat juga bahwa jaringan saraf kita mengambil tindakan sebagai nomor masukan.
Itu karena Anda tahu kami ingin membuat AI AI yang dapat kami uji dengan mudah di beberapa
lingkungan dan beberapa lingkungan Dume.
Dan karena lingkungan yang berbeda memiliki jumlah tindakan yang berbeda. Kita menentukan variabel
tindakan angka ini sebagai input dari CNN otak.
Dan karena itu sekarang yang akan kita lakukan adalah mendapatkan variabel tindakan angka ini menggunakan lingkungan Dumah yang baru saja
kita buat dan buat ke dalam variabel ini.
Dan nantinya angka ini sebenarnya sangat baik yang akan kita buat akan menjadi input otak.
Jadi mari kita lakukan ini.
Saya memperkenalkan tindakan nomor variabel sekarang nyata jumlah tindakan ini sama dengan.
Sekarang kita akan mengambil lingkungan malapetaka kita yang merupakan variabel yang kita buat.
Saya juga.
Kemudian kita tambahkan di sini dan kemudian di sini kita mulai, kita mengambil ruang tindakan pertama di sini yang merupakan set
tindakan Anda.
Saya mendorong Anda untuk melihat pembukaan di Horrible's untuk melihat cara kerjanya.
Anda tahu untuk memahami cara membuka lingkungan gym bekerja.
Tetapi pada dasarnya ini adalah serangkaian tindakan.
Dan dari serangkaian tindakan ini, kita dapat mengakses sejumlah tindakan di lingkungan dan melakukan data ini
di sini dan kemudian.
Dan itulah jumlah tindakan dan karenanya malapetaka dan ruang tindakan itu akan mengembalikan 7 6:48 karena ada
tujuh tindakan.
Saya tahu bahwa kami dapat melihat enam tindakan di dua lingkungan di halaman pembuka tetapi saya pikir kami juga
dapat menjalankannya.
Dan agar Anda tahu kami dapat bergerak maju bergerak kiri, kanan, kiri, kanan, dan tembak.
Dan selain itu kita dapat menjalankan yang membuat tujuh tindakan baik-baik saja dan hanya itu untuk melakukan lingkungan kita
harus melakukan lingkungan kita.
Kami memiliki sejumlah tindakan sehingga sejauh ini kami memiliki semua yang kami butuhkan untuk otak kami.
Kami kemudian hanya akan membuat objek atau objek otak yang akan kita sebut huruf minimal CNN.
Dan karena fungsi apa pun mengambil sejumlah tindakan sebagai argumen dengan baik, kami akan menempatkan jumlah
tindakan dalam adegan sebagai objek yang akan kita buat dan tentu saja kita akan membuat tubuh dan akhirnya
AI.
Dan itulah mengapa bagian selanjutnya saya akan menyebutnya membangun AI AI karena sekarang kita dapat membangun mata sebanyak
yang kita inginkan.
Itu hal yang luar biasa tentang pemrograman berorientasi objek.
Kita dapat membangun AI apa pun seperti yang kita inginkan.
Jadi kita akan membangun AI kita yang memiliki otak canggih dan itulah yang akan kita
lakukan di tutorial selanjutnya.
Sampai kemudian menikmati AI.