Hallo en welkom terug bij de cursus over kunstmatige intelligentie.
In de tutorial van vandaag zetten we onze eerste stap in de wereld van H3C.
En als eerste stap gaan we uitzoeken waar deze afkorting voor staat.
Dus H3C staat voor een Synchronoss Advantage actor-criticus-algoritme.
Dit is een algoritme dat in 2016 door een groep onderzoekers bij Google a deep mind is ontwikkeld.
En het is tot nu toe het meest geavanceerde algoritme voor kunstmatige intelligentie.
Nu heeft het meerdere notificaties en daar zullen we meer over vertellen in de cursus, vooral in de
praktische tutorials.
Maar niettemin blaast dit algoritme al het andere, inclusief diepe, convolutionele Q-leernetwerken uit
het water, volledig uit het water.
En het is sneller.
Het kost minder tijd voor training en levert betere resultaten op.
Dus in dit deel van de cursus zal worden verwezen naar en we hebben
al verwezen, maar we zullen nog meer verwijzen naar een paper of het paper dat werd gepubliceerd dat
voor het eerst H3C introduceerde, heet Asynchronous Methods of Deep Reinforcement Learning door Vladimir Minear en anderen van Google Deep Mine.
Zo geweldig om je dit papier nu te laten zien, zodat je er een inleiding in hebt.
Dus.
Dus hier is dit papier.
Ik wilde het je laten zien, zodat je er een idee van kunt krijgen, maak er al een beetje kennis mee.
En natuurlijk wordt het ten zeerste aanbevolen om de krant door te lezen en te begrijpen waar ze het precies
over hebben.
En je zult zien dat Adlen je tijdens de praktische tutorials door bepaalde delen van
het papier zal leiden, door bepaalde paragrafen of secties die relevant zijn voor wat er op dat moment
wordt geprogrammeerd.
En waar ik hier op wilde wijzen, is dat, zoals je kunt zien, hier veel onderzoek naar is gedaan, maar er
zijn ook veel verwijzingen.
Maar een deel daarvan dat ik erg leuk vind, is dat ze aan het einde, helemaal aan het einde, de verschillende
algoritmen vergelijken, de resultaten vergelijken.
En dat is wat ik hier wilde aangeven.
Laten we daarom een beetje inzoomen.
Dus hier, zoals je daar kunt zien, zelfs in Google, denken ze diep na over hun training of evalueren ze hun
algoritmen op games, net zoals we doen in de SCHAUS.
Dus precies hetzelfde principe omdat games een gesimuleerde omgeving zijn of een kleine omgeving, een besloten omgeving met
bepaalde regels.
En ze willen begrijpen hoe goed deze kunstmatige intelligentie het doet in die games.
En hier hebben we precies al die spellen waarvan je er veel kunt vinden op open A. L. Jim en de games waarmee we hebben gewerkt.
In deze sectie werken we bijvoorbeeld met Breakout.
Dus het is hier ook een dat je kunt zien voor Breakout.
Ze zijn vetgedrukt.
Ze hebben het beste algoritme uitgelicht.
Dus, DeQuan, dat is het algoritme waarmee we hebben gewerkt en nog wat andere algoritmen.
En dan heb je hier een drie H3C met Alan LSM lange korte termijn geheugen.
Dus dat is degene die in dit deel van de cursus zal worden geïmplementeerd,
of het H3C is met een analistenteam, wat het nog sterker maakt.
Zoals je kunt zien, is breakout het beste resultaat dat wordt bereikt door H3C, Warfalla STEM.
Dus dat is de score zeven zes zes komma acht vergeleken met de anderen.
En dat zie je ook bij de meesten.
Dus als je nu een grotere afbeelding bekijkt,
kun je zien dat de meeste vetgedrukte eigenlijk in deze laatste kolom staan.
Dus ja, inderdaad, er zijn een aantal games waar andere algoritmen beter presteren.
Maar zoals je kunt zien, presteert DeQuan eigenlijk in geen van de games beter.
Maar je kunt zien dat er andere algoritmen zijn.
Andere algoritmen presteren soms beter, maar A3 Célestin presteert in de meeste gevallen het beste.
Dus je kunt zien dat dit Bohl is.
Dit is vet, deze, deze, deze enzovoort.
U kunt dus zien dat H3C LSM een echt krachtig algoritme is.
Het loopt inderdaad voorop op het gebied van kunstmatige intelligentie en dat is precies wat er zal worden geïmplementeerd.
Dus heel spannend gedeelte voor de boeg.
Moedig u ten
zeerste aan om dit document door te nemen en een idee te krijgen van waar we het over gaan hebben.
En dan
in dit gedeelte en gedurende de dag, vooral de praktische kant van de dingen, de praktische kant van Stroh's, gaan we dit in detail doornemen.
We gaan hier echt met hun pseudocode werken, die beschikbaar is.
En dat gaan we doen, dus ik zou je laten zien hoe je dat
kunt implementeren en hoe we daarmee aan de slag gaan.
En wat dat betreft, ik hoop dat je van deze krant zult genieten en ik kijk ernaar uit je de volgende keer te zien.
En tot die tijd, geniet van AI.