Hola y bienvenidos a parte de entrenar el ojo con un profundo kuning convolucional.
Está bien.
Ahora que construimos AI AI con la arquitectura de la red neuronal, el cuerpo, la forma en que se
ejecutan las acciones y todo.
Es hora de entrenar, digo yo con Cuellar convolucional profundo.
Así que eso es a partir de ahora que implementaremos tu experiencia de reproducción de la experiencia.
Trabajando con los valores trabajando con palabras.
E incluso habrá una bonificación que mejorará mucho.
El proceso de capacitación y eso se llama rastreo de elegibilidad de rastreo de elegibilidad es una técnica poderosa
que consiste en acumular la palabra en varios pasos y los valores del cubo se aprenden en esta acumulación de palabras en lugar de
en el momento en que se aprendieron los valores del cubo después de cada transición.
Por lo tanto, después de obtener cada palabra esta vez, aprenderemos los valores después de obtener varias recompensas en
lugar de solo una palabra.
Entonces, en lugar de tener una transición después de la otra, sabes actualizar el valor Q cada vez.
los q valores se van a actualizar en cada paso porque la elegibilidad rastrea los radicales y los pasos de elegibilidad de los pasos
y el final es este número después del cual los valores q se van a actualizar y en nuestro modelo.
Bueno,
Aquí vamos a tener llamadas entonces.
Entonces eso significa que habrá 10 pasos de elegibilidad y, por lo tanto, actualizaremos y aprenderemos los q valores
cada 10 pasos.
Después de acumular las palabras en estos 10 pasos, eso es una ventaja.
Eso hará que nuestro modelo sea aún más poderoso y verá que al final obtendremos
resultados sobresalientes.
Estaba realmente sorprendido cuando vi el resultado final.
Solía ​​trabajar en Merle's que llevaba mucho tiempo ejecutar.
Sabes que la IA tardó mucho tiempo en entrenar, pero lo verás con esta y con la red
neuronal que creamos.
Ese es nuestro cerebro y nuestro cuerpo aquí con cosas.
A continuación obtendremos una mafia muy poderosa y, por lo tanto, una IA muy poderosa porque verán que realmente
curará las mentiras.
¿Entiendes de lo que estoy hablando?
esta parte 2, estamos empezando por obtener el entorno Dume y, de hecho, preparamos las líneas de código para usted.
Como puede ver en
Solo estamos usando el archivo externo de preprocesamiento de imagen desde una carpeta de directorio de trabajo.
Entonces, básicamente, el orden es más bien primero tomar esta línea de código, eso no lo hace en la corte.
0 0 es el nombre del entorno del juego que estamos jugando.
Entonces, primero importamos el entorno con esta joya que hace eso. Es lo que puedes encontrar en la página
abierta y tutoriales.
tengan un formato cuadrado con las dominaciones 80 por 80 y que lo recuerde es porque en nuestro nuevo sistema que funciona bien
establecemos nuestras imágenes de entrada para tener los motores de tiempo uno por 80 por 80.
Pero luego usamos esta clase de imagen preprocesada, que es una clase desde el procesamiento previo de la imagen hasta las imágenes preprocesadas
que entrarán en la nueva que funciona y las preprocesamos para que
Recuerde que uno es el número de canales, por lo que uno significa que estamos trabajando con imágenes en blanco y negro.
Entonces esa es la escala de grises aquí.
Y 80 por 80 significa que el predominio de nuestras imágenes de entrada será de 80 por 80 y eso es lo que
establecemos en la red neuronal, pero por supuesto, necesitamos especificar esto al poner las imágenes, que es exactamente lo
que hacemos aquí con este preproceso. clase de imagen.
reproduciendo Doom Entonces veremos cómo matará a los monstruos tratando de alcanzar lo mejor y todo será súper emocionante.
Y después de que importamos el entorno con el formato correcto de las imágenes de entrada mientras
importamos todo el juego con los videos con esta línea de código y recordamos que lo bueno de
esto es que al final veremos que los videos están
Y recuerda que estos videos irán a la carpeta de estos videos.
Todo bien.
Y la última línea aquí, pero quiero mostrártelo, porque eso es importante, ahora está más relacionado con la
AI AI que estamos construyendo.
Recuerda que nuestra red neuronal toma como acciones de número de entrada.
Eso es porque usted sabe que queremos hacer una AI AI que podamos probar fácilmente en
varios entornos y varios entornos Dume.
Y dado que los diferentes entornos tienen diferente número de acciones, bien especificamos esta variable
de acciones numéricas como la entrada de la CNN al cerebro.
Y, por lo tanto, ahora lo que vamos a hacer es obtener esta variable de acciones numéricas usando el entorno Dumah
que nosotros solo importamos y creamos en esta variable.
Y más adelante, este número está muy bien, lo que estamos a punto de crear será la entrada del cerebro.
Entonces, hagamos esto.
Estoy introduciendo este número real de acciones número acciones reales iguales.
Ahora vamos a tomar nuestro entorno de fatalidad que es la variable que creamos.
Entonces hazlo.
Luego agregamos aquí eso y luego, bien, aquí vamos tomamos el primer espacio de acción aquí que es el conjunto
de tus acciones.
Los animo a echar un vistazo a la apertura en Horrible's para ver cómo funciona.
Sabes cómo funciona cómo funcionan los entornos de gimnasio.
Pero básicamente este es el conjunto de acciones.
Y a partir de este conjunto de acciones, podemos acceder al número de acciones en el entorno y hacer
estos datos aquí y luego.
Y ese es el número de acciones y, por lo tanto, fatalidad, y ese espacio de acción devolverá 7 6:48 porque
hay siete acciones.
Sé que podemos ver seis acciones en los dos entornos en la página de inicio, pero creo que también
podemos ejecutar.
Y para que sepa que podemos avanzar mover a la izquierda mover a la derecha, girar a la izquierda, girar a la derecha y disparar.
que hace que siete acciones estén bien y eso es todo para lograr hacer un ambiente que tengamos que hacer en nuestro entorno.
Y además podemos ejecutar eso, lo
Tenemos una serie de acciones, por lo que tenemos todo lo que necesitamos para nuestro cerebro.
Luego crearemos un objeto o un objeto cerebral que llamaremos letras mínimas de CNN.
Y dado que cualquier función toma una cantidad de acciones como argumentos, colocaremos el número de
acciones en la escena, un objeto que crearemos y luego, por supuesto, crearemos el cuerpo y finalmente
la IA.
Y es por eso que en la próxima sección la llamaré construir una AI AI porque ahora podemos construir tantos
ojos como queramos.
Eso es lo increíble de la programación orientada a objetos.
Podemos construir cualquier IA como queramos.
Y entonces vamos a construir nuestra IA que tenga el cerebro sofisticado y eso es exactamente lo que
haremos en el próximo tutorial.
Hasta entonces, disfruta de la IA.