Olá e bem-vindo para se formar para treinar o olho com kuning convolucional profundo.
Está certo.
Agora que construímos o AI AI com a arquitetura da rede neural do corpo da maneira como as ações
são jogadas e tudo.
É hora de treinar, digamos, com Cuellar convolutivo profundo.
Então, a partir desse momento, implementaremos você, conheça a experiência de repetição.
Trabalhando com os valores trabalhando com palavras.
E haverá mesmo um bônus que melhorará muito.
O processo de treinamento e que é chamado de rastreio de elegibilidade de rastreamento de elegibilidade é uma
técnica poderosa que consiste em acumular a palavra em várias etapas e os valores do cubo são aprendidos com essa acumulação de palavras
em oposição a antes de onde os valores do cubo foram aprendidos após cada transição.
Portanto, depois de obter cada palavra desta vez, estaremos aprendendo os valores depois de obter várias recompensas ao invés
de apenas uma palavra.
Então, em vez de ter uma transição após a outra e você sabe atualizar o valor Q de cada vez.
os valores q serão atualizados a cada passo, porque a elegibilidade traça os ráférios e as etapas de elegibilidade rastreiam
e terminam esse número após o qual os valores q serão atualizados e em nosso modelo.
Bem,
Aqui, vamos ter chamadas então.
Então, isso significa que será 10 etapas de elegibilidade e, portanto, vamos atualizar e aprender os valores q a
cada 10 etapas.
Depois de acumular as palavras nestas 10 etapas, isso é um bônus.
Isso tornará nosso modelo ainda mais poderoso e você verá que, no final, obteremos
resultados excelentes.
Fiquei realmente impressionado quando vi o resultado final.
Eu costumava trabalhar no Merle's que demorou muito para ser executado.
Você sabe que o AI tomou muito tempo para treinar, mas você verá isso com este mais a rede
neural que fizemos.
Esse é o nosso cérebro e nosso corpo aqui com coisas.
Em seguida, obteremos uma multidão muito poderosa e, portanto, uma AI muito poderosa, porque você verá que ela realmente
irá curar mentiras.
Você entende do que estou falando.
ver nesta parte 2, estamos começando a obter o ambiente Dume e realmente preparamos as linhas de código para você.
Então, como você pode
Estamos apenas usando o arquivo externo de pré-processamento de imagem de uma pasta de diretório de trabalho.
Então, basicamente, a ordem é preferivelmente tomar essa linha de código que não faz isso no tribunal.
0 0 é o nome do ambiente do jogo que estamos jogando.
Então, primeiro importamos o ambiente com essa jóia que faz. É o que você pode encontrar na página aberta
e nos tutoriais.
que tenham um formato quadrado com as dominações 80 por 80 e que lembrar é porque, no nosso novo que funciona bem,
estabelecemos as nossas imagens de entrada para que os motores do tempo sejam 80 por 80.
Mas, então, usamos essa classe de imagem de pré-processamento, que é uma classe do pré-processamento de imagem para pré-processar as imagens que
entrarão no novo que funcionam e nós as processamos de forma
Lembre-se que um é o número de canais e, portanto, significa que estamos trabalhando com imagens em preto e branco.
Então essa é a escala de cinza aqui.
E 80 por 80 significa que o domínio das nossas imagens de entrada será 80 por 80 e é isso
que definimos na rede neural, mas, é claro, precisamos especificar isso ao colocar as imagens exatamente o
que fazemos aqui com este pré-processamento classe de imagem.
jogando Doom Então, veremos como isso vai matar os monstros tentando alcançar o melhor e tudo será super emocionante.
E então, depois de importar o ambiente com o formato certo das imagens de entrada, enquanto importamos
todo o jogo com os vídeos com esta linha de código e lembre-se, a coisa legal sobre
isso é que, no final, veremos que os vídeos estão
E lembre-se de que esses vídeos entrarão nessa pasta de vídeos.
Tudo bem.
E a última linha aqui, mas eu quero mostrar isso porque é importante que agora esteja mais relacionado com o
AI AI que estamos construindo.
Bem, lembre-se de que nossa rede neural toma como ações de número de entrada.
Isso porque você sabe que queremos fazer uma AI AI que podemos testar facilmente em vários
ambientes e vários ambientes Dume.
E uma vez que os diferentes ambientes têm diferentes números de ações Bem, nós especificamos este
número de ações variáveis ​​como a entrada da CNN no cérebro.
E, portanto, agora o que vamos fazer é obter este número de ações variáveis ​​usando o ambiente Dumah
que nós apenas importantes e criados nesta variável.
E mais tarde, esse número realmente está muito bem que estamos prestes a criar será a entrada do cérebro.
Então vamos fazer isso.
Estou apresentando esse número de ações de número real de ações agora iguais.
Agora, vamos levar nosso ambiente de doom que é a variável que criamos.
Então, meu.
Então, adicionamos aqui e, então, bem, aqui vamos, tomamos o primeiro espaço de ação aqui, o conjunto de
suas ações.
Eu encorajo você a dar uma olhada na abertura no Horrible's para ver como isso funciona.
Você sabe entender como abrir o trabalho dos ambientes de ginástica.
Mas, basicamente, esse é o conjunto de ações.
E, a partir deste conjunto de ações, podemos acessar o número de ações no meio ambiente e fazer
esses dados aqui e depois.
E esse é o número de ações e, portanto, doom e esse espaço de ação retornará 7 6:48 porque
existem sete ações.
Eu sei que podemos ver seis ações nos dois ambientes na página de abertura, mas acho que também
podemos executar.
E então você sabe que podemos avançar para mover para a esquerda, mova para a direita, vire à esquerda, vire à direita e atire.
que faz sete ações bem e é isso para fazer o ambiente que temos de fazer nosso ambiente.
E, além disso, podemos executar
Nós temos uma série de ações, então temos até agora tudo o que precisamos para o nosso cérebro.
Então, vamos criar um objeto ou objeto cerebral que chamaremos letras mínimas da CNN.
E uma vez que qualquer função leva uma série de ações como argumento bem, colocaremos o
número de ações na cena um objeto que criaremos e, claro, criaremos o corpo e, eventualmente, o
AI.
E é por isso que a próxima seção eu vou chamar isso de construir um AI AI, porque agora podemos criar
tantos olhos quanto quisermos.
Essa é a coisa incrível sobre a programação orientada a objetos.
Podemos construir qualquer AI como quisermos.
E então vamos construir nossa AI que tem o cérebro sofisticado e é exatamente isso
que faremos no próximo tutorial.
Até então, desfrute da AI.