Bună ziua și bineveniți să participați la instruirea ochiului cu o cufundare profundă convoluțională.
Asta e corect.
Acum, că am construit AI AI cu arhitectura rețelei neuronale, corpul așa cum se joacă
acțiunile și totul.
E timpul să antrenez să spun că eu cu Cuellar profund convoluțional.
Deci, de acum încolo, vom implementa știi reluarea experienței.
Lucrul cu valorile care lucrează cu cuvintele.
Și chiar va fi un bonus care se va îmbunătăți foarte mult.
Procesul de antrenament și care se numește trace eligibilitate de urmărire a eligibilității este o tehnică
puternică care constă în acumularea cuvântului în mai mulți pași și valorile cubului sunt învățate pe această acumulare de cuvinte, spre
deosebire de locul unde valorile cubului au fost învățate după fiecare tranziție.
Prin urmare, după ce am primit fiecare cuvânt de data aceasta, vom învăța valorile după ce vom obține mai multe recompense în
loc de un singur cuvânt.
Deci, în loc să aveți o tranziție după cealaltă și știți să actualizați valoarea Q de fiecare dată.
Ei bine, valorile q vor fi actualizate la fiecare pas, deoarece eligibilitatea urmărește radicalii și pașii eligibilității urmăririi și
finalizării este acest număr după care valorile q vor fi actualizate și în modelul nostru.
Aici vom avea apoi apeluri.
Asta inseamna ca aceasta va fi o trasatura de 10 etape de eligibilitate si de aceea vom actualiza si vom invata valorile q
la fiecare 10 pasi.
După acumularea cuvintelor pe acești 10 pași, este un bonus.
Acest lucru va face ca modelul nostru să fie și mai puternic și veți vedea că în final vom obține
rezultate remarcabile.
Am fost foarte uimit când am văzut rezultatul final.
Am lucrat la Merle, care a durat mult timp pentru a executa.
Știți că AI a luat mult timp să se antreneze, dar veți vedea asta cu asta, plus rețeaua neuronală pe
care am făcut-o.
Acesta este creierul și corpul nostru aici cu lucruri.
Apoi vom obține o mulțime foarte puternică și, prin urmare, foarte puternică AI pentru că veți vedea că va
vindeca minciuni.
Înțelegeți ce vorbesc.
Așa cum puteți vedea în această parte 2, începem prin a obține mediul Dume și de fapt pregătim liniile
de cod pentru tine.
Folosim doar fișierul extern de procesare a imaginilor dintr-un director de director de lucru.
Deci, în principiu, ordinea este mai degrabă de a lua mai întâi această linie de cod nu face asta în instanță.
0 0 este numele mediului de joc pe care îl jucăm.
Deci, mai întâi, importăm mediul înconjurător cu această bijuterie care face ca asta să puteți găsi pe pagina deschisă
și pe tutoriale.
Dar apoi vom folosi această clasă de imagini preprocess, care este o clasă din Pre-procesarea imaginilor, pentru a pre-procesa imaginile care vor intra
în cea nouă care funcționează și le preprocesăm astfel încât să aibă un format pătrat
cu dominările 80 la 80 și care ne amintim este că, în noul nostru care funcționează bine, ne-am stabilit imaginile de intrare pentru
a avea motoarele de timp câte unul cu 80 la 80.
Amintiți-vă unul este numărul de canale și astfel unul înseamnă că lucrăm cu imagini alb-negru.
Deci aici e tonul de gri.
Și 80 la 80 înseamnă că dominația imaginilor noastre de intrare va fi de 80 la 80 și asta este ceea ce am
stabilit în rețeaua neurală, dar bineînțeles că trebuie să specificăm acest lucru atunci când punem imaginile exact ceea ce
facem aici cu această preprocesare clasa de imagini.
Și apoi după ce vom importa mediul cu formatul corect al imaginilor de intrare în timp ce vom importa întregul joc
cu videoclipurile cu această linie de cod și amintim lucrurile interesante despre asta este că în final vom
vedea că videoclipurile se joacă Doom Așa că vom vedea cum va ucide monștrii să încerce să ajungă la
cele mai bune și totul va fi foarte interesant.
Și amintiți-vă că aceste videoclipuri vor intra în acest director video.
In regula.
Și ultimul rând aici, dar vreau să-ți arăt-o pentru că este important că acum este mai mult legat de AI
AI pe care îl construim.
Amintiți-vă bine că rețeaua neurală are ca acțiuni număr de intrare.
Asta pentru că știi că vrem să facem un AI AI pe care să îl putem testa cu ușurință în mai
multe medii și mai multe medii Dume.
Și deoarece mediile diferite au un număr diferit de acțiuni Ei bine, am specificat
acest număr acțiuni variabile ca intrare a CNN creierului.
Și, prin urmare, acum ceea ce vom face este să luăm această variabilă de acțiuni pe număr utilizând mediul Dumah pe care
tocmai l-am importat și am creat-o în această variabilă.
Și, mai târziu, acest număr este de fapt foarte bun pe care suntem pe cale să îl creăm va fi intrarea creierului.
Deci, să facem asta.
Introduc acest număr real de acțiuni numere actuale egale.
Acum vom lua mediul nostru doom care este variabila pe care am creat-o.
Deci, fă-mi.
Apoi adăugăm aici că și apoi bine aici mergem luăm primul spațiu de acțiune aici, care este setul
acțiunilor tale.
Vă încurajez să aruncați o privire la deschiderea la Horrible pentru a vedea cum funcționează.
Știi să înțelegi cum să deschizi mediul în sala de gimnastică.
Dar, practic, acesta este setul de acțiuni.
Din acest set de acțiuni putem accesa numărul de acțiuni din mediul înconjurător și putem face aceste
date aici și apoi.
Și acesta este numărul de acțiuni și, prin urmare, doom și că spațiul de acțiune va reveni 7 6:48 deoarece
există șapte acțiuni.
Știu că putem vedea șase acțiuni în cele două medii de pe prima pagină, dar cred că putem, de asemenea,
să fugim.
Și așa că știi că putem merge mai departe mișcă stânga mișcă dreapta fă la stânga și la dreapta trage.
Și pe lângă asta putem să alergăm, ceea ce face șapte acțiuni bune și asta pentru că trebuie să facem mediul în
care trebuie să facem mediul înconjurător.
Avem o serie de acțiuni, astfel încât până acum avem tot ceea ce avem nevoie pentru creierul nostru.
Vom crea doar un obiect sau un obiect creier pe care îl vom numi litere minime CNN.
Și din moment ce orice funcție are nevoie de mai multe acțiuni ca argument, vom pune numărul
de acțiuni în scenă, un obiect pe care îl vom crea și, bineînțeles, vom crea corpul și eventual
AI.
Iată de ce următoarea secțiune o voi numi construirea unui AI AI, deoarece acum putem construi cât mai mulți ochi pe
cât ne dorim.
Asta e treaba minunata despre programarea orientata obiect.
Putem construi orice AI așa cum vrem.
Și astfel vom construi AI care are creierul sofisticat și exact asta vom
face în următorul tutorial.
Până atunci, bucurați-vă de AI.