Hallo en welkom bij deze tutorial.
Oké, het is nu tijd om onze allereerste A. L. , omdat we op dit moment
alleen de handleiding met instructies hebben gemaakt met de AI-klasse, maar we hebben nog geen object gemaakt.
En dus hebben we geen echte A. L. nog.
Maar we stonden op het punt om het nu te krijgen omdat we één object van deze A konden maken. L. klas.
En dit object zal niets anders zijn dan een AI die een brein heeft, wie dan ook.
Oke.
Dus laten we dit doen.
Het is eigenlijk heel eenvoudig om het te doen nu we alles met de klassen hebben gedefinieerd.
Dus eigenlijk moeten we eerst een brein creëren, want zoals je kunt zien, als we een gebied creëren, moeten
we een brein invoeren, maar we moeten ook een lichaam invoeren.
We moeten ook een lichaam creëren.
En als we eenmaal een hersenobject en een lichaamsobject hebben gemaakt, nou ja, dan kunnen we de binaire bestanden maken.
We zullen de hersenen en het lichaam en de zaklamp bouwen en laten we het nu echt doen.
Laten we beginnen met de hersenen.
We gaan het brein CNN noemen, omdat het brein een convolutioneel neuraal netwerk is en het
zal een object zijn van de CNN-klasse.
Dus het is logisch om het CNN te noemen.
Dus CNN is gelijk aan en dan nemen we deze keer onze CNN-les en voeren we tussen haakjes in, volgens jou.
Welnu, op dit moment, en als we een object van een klasse maken, moeten we heel
eenvoudig het argument van de init-functie invoeren.
En dat zijn geen acties.
En dankzij wat we eerder hadden toen we de omgeving gingen doen waar
we dit al hebben, geen acties en daarom hoeven we hier gewoon geen acties in de CNN-klasse in te voeren.
Perfect.
Dus nu hebben we het brein.
Laten we nu het lichaam maken.
We gaan een object maken in de volgende les en we gaan dit object Softmax noemen.
Bulley Dat zal het lichaam van ons oog zijn.
En dit object is een object van de soft max body-klasse waarin we het enige argument van de Init-functie van de softmax body-klasse moeten invoeren,
namelijk de temperatuur T en daarom moet je T invoeren, maar we moeten de waarde
specificeren omdat dat zo is verre T is slechts een argument.
Dus T is gelijk aan en we gaan beginnen met een temperatuur met een lage temperatuur, maar dit zou heel goed kunnen werken en
eigenlijk weet ik al dat dit heel goed zal werken.
Dus maar je kunt het proberen met alle temperaturen, je weet nu hoe het werkt, je acties zullen zekerder
van zichzelf zijn.
Dat wil zeggen dat de actie met de hoogste waarde een grotere kans heeft om geselecteerd te worden in tegenstelling
tot de andere acties die een lagere kans hebben om geselecteerd te worden en daarom zal er minder onderzocht
worden.
Maar hoe dan ook, we kunnen met één beginnen.
Dit zal ons een goed lichaam opleveren.
Oké, dus nu hebben we een brein, we hebben een maatje, dus ik denk dat het tijd is om de laatste A te halen. L. uiteindelijk.
Dus nu ga je zien hoe dingen zo eenvoudig gaan worden.
Het is wanneer de intuïtie haar hoogtepunt bereikt.
Om AI te maken, hoeven we alleen maar een object te maken dat we natuurlijk A noemen. L. van onze A L. klas.
En aangezien de natuur is samengesteld uit de hersenen en het lichaam, voeren we de hersenen
in, wat ons convolutionele neurale netwerk is, maar het object en een lichaam dat niets anders is dan het softmax-lichaam.
Maak bezwaar uit de softmax body-klasse en zie dat we een oog in een zaklamp hebben gebouwd door gewoon een brein en het lichaam in
te voeren, en nu hebben we het klaar om te worden getraind.
Dus nu is het tijd om het hele diepe, convolutionele leerproces met ervaring te starten, die bonus
van geschiktheidsspoor en 10 stappen te spelen.
En uiteindelijk, als we dit allemaal hebben, zullen we de AI trainen om het slim te maken, zodat we dit kunnen proberen.
Het volgende gedeelte gaat over het opzetten van ervaring om te spelen, dus we gaan het niet helemaal
opnieuw implementeren, zoals voor de zelfrijdende auto, want het goede nieuws is dat we het al
hebben geïmplementeerd.
Dus dat zal snel zijn.
We zullen gewoon een object maken in de replay-geheugenklasse, en deze ervaring zal fout spelen.
Dus dat zal ons enorm helpen.
En daarom gaan we snel over naar het nieuwe en belangrijkste, dat is de training.
Laten we dit dus in de volgende tutorials aanpakken.
En tot die tijd, geniet ervan.