Bonjour et bienvenue dans la boutique.
Je suis super excité parce que nous sommes sur le point de faire voir le cerveau de l'A-3.
C'est le cerveau de notre IA.
Et en parlant de cerveaux, je voudrais souligner quelque chose.
Rappelez-vous que dans le premier module, nous avons créé un cerveau simple composé uniquement de couches entièrement connectées.
Ensuite, dans le deuxième module de Dhoom, nous avons créé un cerveau comportant non seulement des couches entièrement connectées,
mais également des yeux, car nous avons ajouté les couches convolutives qui permettaient aux yeux de voir les images et de
comprendre ce qui se passait à l'intérieur.
Et maintenant, nous allons dire que même à un niveau élevé parce que nous allons créer un cerveau qui non seulement
aura des yeux et reliera entièrement les couches mais aussi la mémoire.
Parce que, comme je l’ai dit dans le précédent tutoriel, nous allons ajouter un enregistrement de
ce travail à l’intérieur de ce grand cerveau et qui donnera une longue mémoire à notre cerveau afin qu’il puisse comprendre
les relations temporelles des propriétés temporelles des images d’entrée.
Donc nous y sommes et cerveau encore plus puissant, je peux vous dire que le Dymo sur lequel
nous parlons d’Intiman est vraiment très puissant et nous pouvons voir comment construire l’intelligence artificielle et faire de plus en plus profond et que l’apprentissage
de Forsman consiste à se rapprocher de plus en plus comment fonctionne le cerveau humain.
Vous savez que nous avons commencé par les relations fondamentales du cerveau avec les connexions linéaires.
Ensuite, nous avons ajouté les yeux et la mémoire.
Qui sait ce que nous allons ajouter dans les futurs modèles.
Vous savez, en 2018, ils ajouteront peut-être quelque chose qui rendra le cerveau encore plus ressemblant à un cerveau
humain.
Mais déjà avec des yeux et une mémoire de lasers entièrement connectés, nous avons déjà un cerveau vraiment bon
et fonctionnel.
Alors faisons-le.
Faisons ce cerveau.
Donc, comme d'habitude, nous allons faire un cours sur ce sujet, car il aura beaucoup de
propriétés avec les convolutions et la science.
Donc, nous allons le faire fonctionner pour initialiser tout cela créer toutes ces connexions.
Et bien sûr, nous aurons la fonction Ford qui propagera le signal à l’intérieur du
cerveau afin que nous puissions éventuellement obtenir la sortie.
D'accord.
Es-tu prêt.
Faisons cela.
Nous présentons donc un cours en classe, que nous appelons crédit d'acteur, car je parle bien sûr de cerveaux ici.
Mais n'oublions pas que nous faisons avec le modèle qui est basé sur le principe de critique
actif avec l'acteur et le critique séparément, ce qui en fait une connexion presque complète pour
l'acteur et une connexion significative pour la critique.
Vous verrez à quel point nous ferons cela, ce sera en fait assez simple.
Si critique actif et cette classe d'acteur va hériter de la fin et que Maggio afin que nous puissions utiliser
tous les outils Pitre.
Faisons donc cela pour hériter de la fin de ce module.
Eh bien, nous devons prendre d’abord la bibliothèque de la torche, puis celle-là, puis celle-là et Mudgal.
D'accord.
De cette façon, nous en héritons.
D'accord.
Nous y allons donc avec notre première fonction qui sera bien sûr dans sa fonction.
Donc, nous commençons par dans son double trait de soulignement, puis cette fonction prend l'argument self avec l'objet, puis
la forme en entrée qui correspond aux dominations de nos images en entrée et
nous l'appelons non entrées et la phase actions qui est essentiellement l'espace qui contient toutes les actions.
Nous savons également que cet espace d’action permet d’obtenir un certain nombre d’actions, c’est-à-dire un certain nombre d’actions
possibles qui le seront très bientôt.
C'est pourquoi nous avions également besoin de cela pour les arguments.
C'est tout ce dont nous avons besoin.
Et ensuite, entrons dans la fonction et créons toutes les variables propres à notre cerveau.
Mais avant cela, souvenez-vous de ce que nous devons faire pour activer d’une
manière ou d’une autre l’héritage qui nous permet d’utiliser tous les outils de la fin du
Maggio.
Acteur critique qui est notre classe, puis montons nous-mêmes avec l’objet Très bien alors nous
y revoilà avec la fonction.
Nous y voilà.
Cela nous donne tous les outils dont nous avons tous besoin pour développer notre cerveau.
Très bien alors.
Bien il est temps de faire les yeux des yeux.
C'est les convolutions.
Nous allons donc le faire très rapidement parce que nous avons déjà expliqué cela en détail pour Doom.
Parce que je me souviens du jour où j'ai eu de la glace.
Donc, c'est exactement la même chose, nous allons tirer certaines conclusions et nous allons utiliser une architecture
très simple avec 32 détecteurs de caractéristiques de taille trois sur trois, une foulée de deux et un remplissage d'un.
Il s’agit donc d’une architecture assez classique, mais elle vous suffira en réalité pour vous assurer de bien
comprendre ce qui se passe pendant la pause.
D'ACCORD.
Très bien alors faisons ces convolutions.
Nous commençons donc avec self car les convolutions seront des variables des objets afin que self puisse être appelé
et il y aura quatre convolutions afin que celui-ci puisse en être un.
Et c'est parti.
Nous prenons le point N et Maggio, puis le cône dans la classe, car en réalité, ce sera un
objet de dégoût.
Et ensuite, à l'intérieur, nous mettons la forme d'entrée des images.
Donc, c'est exactement ce que nous avons ici pour que nous puissions copier ceci et le saisir comme première entrée.
Ensuite, le deuxième argument est le nombre de détecteurs de caractéristiques qui sont également le nombre de noyaux.
Nous allons donc prendre 32 comme nous venons de dire choix classique, puis nous devons choisir la taille
du noyau qui correspond au nombre de cellules qui glisseront sur l'image d'entrée.
Et souvenez-vous donc que nous pouvons prendre trois ou quatre choix qui sont proposés et
nous allons en choisir trois, puis nous allons choisir.
Essayé de.
Et un remplissage de celui que nous allons, qui correspond à la première convolution qui va de l’image d’entrée au premier
calque de convolution, est composé de 32 images compliquées.
Alors maintenant, nous sommes prêts à faire la deuxième convolution.
Donc, en fait, ce sera presque pareil, donc je copie cette ligne et la base ci-dessous est collée à nouveau ci-dessous
et je la colle une dernière fois, car nous aurons quatre tours avec presque rien
à changer afin que nous puissions déjà remplacer. un par un vient à un par trois et vient un par un vient quatre.
Ce seront nos quatre convolutions.
Et maintenant, bien sûr, nous devons changer certaines choses ici, mais pas beaucoup, car nous allons
en garder deux pour chacune et un modèle pour une.
Ils auront tous 32 détecteurs de fonctions qui ont 32 sorties d'images convoluted.
Mais alors rappelez-vous que cela correspond à la partie gauche de la convolution.
Donc, en réalité, cela correspond à la partie droite de la conclusion précédente. Vous savez que c'est comme
un dominos.
C'est vraiment facile.
Et donc ici nous devons mettre 32 et voici où nous allons voir très facilement 32 et 32.
Très bien, pour résumer, nous commençons avec nos images d'entrée qui n'en ont aucune.
Simon Jones a été la première convolution à obtenir 32 images compliquées détectant chacune une caractéristique spécifique, puis à partir
de ces 32 images compliquées, nous appliquons la deuxième convolution pour obtenir 32 nouvelles images compliquées puis identiques à
partir de ces 32 nouvelles images compliquées.
Nous appliquons la troisième convolution pour obtenir à nouveau 32 nouvelles images compliquées, puis finalement, des
trois images convolutives, nous appliquons la quatrième convolution pour obtenir des caractéristiques.
D'accord.
Et ce sera suffisant avec cela ou j'aurai une surveillance qui prendra très bien le ballon.
Bon alors c'est tout pour la convolution Alors c'est tout pour les yeux.
Et maintenant, prenons soin de la mémoire.
Cette nouvelle fonctionnalité de ce cerveau que nous implémentons est opposée auparavant, avec non seulement
une supervision, mais également une mémoire super longue et longue parce que nous verrons la mémoire à long terme
qui est ce type de disque ou de neurone. réseau qui donne à votre modèle
une sorte de longue mémoire pour qu’il puisse apprendre certaines relations temporelles du passé, donc nous allons créer de
nouvelles variables à partir du temps passé avec soi et cette nouvelle variable que nous appellerons simplement
car cela correspondra au réseau LACMA dans le cerveau.
Alors SVM et avant que nous écrivions le code pour le LCN, assurons-nous de bien comprendre ce que cette partie du cerveau
LACMA fera.
Donc, comme nous l'avons compris, ce LCN est utilisé pour apprendre les propriétés temporelles des images d'entrée.
Ainsi, par exemple, si la balle frappe un LACMA, la balance sera encodée.
C'est donc la première chose à comprendre.
Cela encodera ce qui se passe dans le jeu.
Ensuite, la prochaine chose importante à comprendre lorsque nous avons implémenté ISTM est
que nous devons choisir dans l’ordre des dépendances temporelles et ici puisque nous allons alimenter notre réseau de neurones
avec une séquence de quatre images, cela signifie que nous pouvons déjà Apprenez quelques dépendances temporelles d'ordre car il s'agit
de dépendances temporelles où ce qui se passe à 1h20 dépend de ce qui se passe à l'instant T.
T moins 1 T moins 2 et T moins 3 afin que nous puissions le faire.
Mais la bonne nouvelle est que nous allons utiliser l'analyse YEM et donc nous
pourrons apprendre des relations temporelles encore plus complexes.
Par exemple, nous pouvons apprendre quelques propriétés simples où ce qui se passera à 1:20 dépendra de ce qui se
passera à T.
T moins 20 minutes pour faire moins trois jusqu'à T moins.
Et c’est la partie longue de la mémoire à court terme avec cet essai et nous pouvons apprendre
des relations temporelles très complexes.
Très bien, ajoutons notre LCN.
Donc, pour ce faire, nous allons utiliser le module N dans, puis nous allons ajouter la classe en tant que T. N. la cellule qui créera cet
objet en tant qu’objet représentant l’heure DST et faisant partie du nouveau réseau car, pour l’instant, il
est également important de comprendre que nous réalisons un CR et que vous savez alors que l’enregistrement convolutionnel
enregistre un nouveau réseau et que la partie arland vient après CNN partie et donc maintenant ce que nous
devons entrer dans cette cellule LACMA est d’abord la taille de la sortie après la convolution.
C'est donc 32 fois trois fois trois.
Donc, ce 32 fois trois fois trois est en réalité la sortie après les quatre convolutions ici.
Mais cela devient l'entrée de l'ARN le LSD et ça marche.
Et maintenant, pourquoi la sortie des quatre circonvolutions est-elle la moitié de la taille trois fois deux fois trois fois trois?
Eh bien, ne vous inquiétez pas, ce n'est pas si direct.
Ce n'est pas une formule simple, mais il existe une formule pour calculer ce nombre de neurones de sortie.
Après avoir aplati les images regroupées et convolutées de la déconvolution.
Mais si nous avons réuni les termes de cette formule géniale, nous obtenons 32 fois trois fois trois.
Je ne voulais pas passer trop de temps là-dessus, car nous avons beaucoup à faire plus.
Et en plus nous avons déjà créé une fonction pour calculer ce nombre.
Rappelez-vous que c’était pour le pire quand nous avons fait fonctionner ce nombre de neurones.
Vous pouvez donc le réutiliser si vous le souhaitez.
Vous n'êtes pas convaincu, mais c'est exactement ce que nous obtenons après avoir rassemblé les termes de cette grosse formule comme
le calcul du nombre de sorties.
Donc, c'est pour le premier argument et ensuite, le deuxième argument va être le nombre de neurones de
sortie du.
Et nous allons passer à 256 OK.
Et donc qu'est-ce que cela signifie maintenant, cela signifie que nous avons maintenant un vecteur qui code chaque événement du jeu
ou, en d'autres termes, nous avons un état codé et c'est donc maintenant que nous pouvons faire la séparation entre
l'acteur et le critique parce que vous Nous savons que nous allons créer deux nouveaux réseaux, l’un
pour l’acteur et l’autre pour le critique, mais il s'agira du même encodage des images et des relations
temporelles entre ces deux réseaux de neurones.
C'est donc la partie commune que nous faisons pour ces deux nouveaux réseaux.
Ce sera le même début pour les deux nouveaux réseaux mais maintenant, les choses vont changer pour l'acteur et
le ruisseau car nous allons en créer un dans la connexion complète pour l'acteur et un autre que la
connexion presque complète pour le craic. .
Alors prenons une petite pause et faisons cela dans un instant.
Jusque-là, profitez de l'IA.