Ciao e benvenuto nel negozio.
Sono super eccitato perché stiamo per fare in modo che l'A-3 veda il cervello.
Questo è il cervello della nostra intelligenza artificiale.
E parlando di cervelli vorrei evidenziare qualcosa.
Ricorda che nel primo modulo abbiamo creato un cervello semplice con solo livelli completamente connessi.
Poi nel secondo modulo per Dhoom abbiamo creato un cervello che non solo aveva strati completamente connessi ma
anche occhi, perché abbiamo aggiunto gli strati convoluzionali che davano gli occhi allo sguardo perché poteva osservare le
immagini e capire cosa stava succedendo all'interno.
E ora lo diremo anche ad un livello elevato perché creeremo un cervello che non solo
avrà occhi e connetterà pienamente gli strati ma anche la memoria.
Perché, come ho detto nel tutorial precedente, aggiungeremo un record su quel lavoro all'interno
di questo grande cervello e questo darà una lunga memoria al nostro cervello in modo che possa comprendere
le relazioni temporali le proprietà temporali delle immagini di input.
Così ci siamo andati e un cervello ancora più potente posso dirvi che il Dymo
di Intiman in questo momento è davvero molto potente e possiamo vedere come costruire l'intelligenza artificiale e approfondire e approfondire l'apprendimento
di Forsman significa avvicinarsi sempre di più a come funziona il cervello umano.
Sai che abbiamo iniziato con le relazioni di base del cervello con le connessioni lineari.
Poi abbiamo aggiunto gli occhi e abbiamo aggiunto il ricordo.
Chissà cosa aggiungeremo nei modelli futuri.
Sapete nel 2018 forse aggiungeranno qualcosa che farà sembrare il cervello ancora più simile a un
cervello umano.
Ma già con occhi e memoria laser completamente connessi abbiamo già un cervello veramente buono
e funzionale.
Facciamolo.
Facciamo questo cervello.
Quindi come al solito faremo una lezione per questo perché avrà molte proprietà
con le convoluzioni e la scienza.
Quindi lo faremo funzionare per inizializzare tutto questo creare tutte queste connessioni.
E poi ovviamente avremo la funzione Ford che ovviamente propagherà il segnale all'interno
del cervello in modo da ottenere finalmente l'output.
Tutto ok.
Siete pronti.
Facciamolo.
Quindi la lezione che introduciamo in classe è chiamata credit attore perché ovviamente sto parlando di cervelli qui.
Ma non dimentichiamo che stiamo facendo con il modello che si basa sul principio critico attivo,
con l'attore e il critico separatamente, così realizzeremo una delle connessioni quasi complete per
l'attore e una connessione significativa per il critico.
Vedrai quanto andremo bene in realtà sarà abbastanza semplice.
e questa classe di attori erediteranno dalla fine e da Maggio in modo da poter utilizzare tutti gli strumenti di Pitre.
Quindi il critico attivo
Quindi facciamo questo per ereditare dalla fine in quel modulo.
Bene, dobbiamo prima prendere la libreria delle torce, poi quella e poi quella e Mudgal.
Tutto ok.
In questo modo ereditiamo da esso.
Tutto ok.
Quindi eccoci alla nostra prima funzione che sarà ovviamente nella sua funzione.
la chiamiamo non input e la fase delle azioni che è fondamentalmente lo spazio che contiene tutte le azioni.
Quindi iniziamo con la sua nella sua doppia sottolineatura quindi questa funzione assumerà come argomento sé
con l'oggetto quindi la forma di input che è la dominazione delle nostre immagini di input e
Sappiamo anche da questo spazio d'azione che possiamo ottenere una serie di azioni che sono un numero di
azioni possibili che in effetti saranno presto disponibili.
Ecco perché abbiamo anche bisogno di questo per gli argomenti.
Questo è tutto ciò di cui abbiamo bisogno.
E poi entriamo nella funzione e creiamo tutte le variabili proprie del nostro cervello.
dalla fine di Maggio, dobbiamo usare la superfunzione in questo modo all'interno della quale inseriamo.
Ma prima di farlo ricordiamo cosa dobbiamo fare per attivare in qualche modo l'eredità che possiamo usare tutti
gli strumenti
Critico dell'attore che è la nostra classe e poi si avvicina con l'oggetto Va bene allora
e ci risiamo con la funzione.
Eccoci.
Questo ci dà tutti gli strumenti di cui tutti abbiamo bisogno dalla torcia per costruire il nostro cervello.
Va bene allora.
Bene, è tempo di fare gli occhi.
Quelle sono le convoluzioni.
Quindi lo faremo molto velocemente perché lo abbiamo già spiegato nei dettagli per la distruzione.
Perché ricordo il giorno in cui ho avuto il ghiaccio.
Quindi è esattamente la stessa cosa che stiamo per trarre conclusioni e useremo un'architettura
molto semplice con 32 rivelatori di dimensioni da tre a tre di passo e uno di riempimento.
Quindi questa è un'architettura piuttosto classica, ma in realtà sarà abbastanza per farvi capire
che capisco cosa sta succedendo nella pausa.
OK.
Va bene, facciamo quelle convoluzioni.
Quindi iniziamo da soli perché le convoluzioni saranno variabili degli oggetti in modo tale che possiamo chiamarlo venire
e ci sarà una convoluzione di quattro e quindi questa può essere una.
E noi andiamo.
Prendiamo il punto N e Maggio e poi portiamo il cono alla classe perché in realtà il convenuto sarà
un oggetto di disgusto.
E poi dentro prima mettiamo la forma di input delle immagini.
Così esattamente quello che abbiamo qui, così possiamo copiare questo e inserirlo come primo input.
Quindi il secondo argomento è il numero di rivelatori di caratteristiche anche il numero di kernel.
Quindi prendiamo 32 come abbiamo appena detto la scelta classica, quindi dobbiamo scegliere la dimensione del
kernel che è il numero di celle che scorrerà sopra l'immagine di input.
E quindi ricorda che possiamo prendere tre o quattro o cinque che sono
in arrivo e ne sceglieremo tre e poi sceglieremo.
Provato a.
E una imbottitura di uno che andiamo per la prima convoluzione che va dall'immagine di input al primo
strato convoluzionale è composta da 32 immagini contorte.
Quindi ora siamo pronti per fare la seconda convoluzione.
Quindi in pratica sarà quasi la stessa quindi copro questa riga e basandomi sul fatto che di seguito è
stato incollato di nuovo e incollato un'ultima volta perché avremo quattro convoluzioni con quasi
nulla da cambiare, quindi possiamo già sostituire Here comes uno perviene uno per tre e ne viene uno dopo il quattro.
Quelle saranno le nostre quattro spire.
E ora ovviamente abbiamo bisogno di cambiare alcune cose qui, ma non molto perché stiamo andando
a tenere traccia di due per ciascuno e uno schema di uno.
Avranno tutti 32 rilevatori di caratteristiche con 32 immagini in uscita contorte.
Ma poi qui ricorda che questo corrisponde alla parte sinistra della convoluzione.
Quindi in realtà corrisponde a quello che era nella parte giusta della conclusione precedente, sai che è come
un domino.
È davvero facile
E quindi qui dobbiamo mettere 32 e qui è dove vedremo molto facilmente 32 e 32.
Va bene quindi per riassumere iniziamo con le nostre immagini di input che non ne contengono.
ottenendo 32 immagini contorte ognuna delle quali individua una caratteristica specifica, quindi da queste 32 immagini contorte applichiamo
la seconda convoluzione per ottenere 32 nuove immagini contorte poi le stesse da queste 32 nuove immagini contorte.
Simon Jones è stata la prima convoluzione
Applichiamo la terza convoluzione per ottenere di nuovo 32 nuove immagini contorte e poi,
dalla terza alle immagini complesse, applichiamo la quarta convoluzione per ottenere funzionalità.
Tutto ok.
E questo sarà sufficiente con questo o avrò una supervisione che prenderà la palla molto bene.
Va bene, è così per la convoluzione. È così per gli occhi.
E ora prendiamoci cura della memoria.
Questa nuova funzionalità di questo cervello che stiamo implementando prima non solo avrà una
supervisione ma avrà anche una memoria di memoria super lunga perché vedremo una memoria a breve termine lunga
che è questo tipo di registrazione o di un neurone rete che dà al
tuo modello una sorta di lunga memoria in modo che possa imparare alcune relazioni temporali lunghe del
passato, dicendo che creeremo nuove variabili dal tempo con sé e questa nuova variabile la chiameremo
semplicemente perché questo corrisponderà alla rete LACMA all'interno del cervello.
Quindi SVM e prima di scrivere il codice per la LCN assicuriamoci di capire cosa farà questa parte del
cervello LACMA.
Quindi, come abbiamo capito, questo LCN viene utilizzato per apprendere le proprietà temporali delle immagini di input input.
Quindi, ad esempio, se la palla colpisce un LACMA codificherà il saldo.
Quindi questa è la prima cosa da capire.
Sarà tipo di codificare cosa sta succedendo nel gioco.
Quindi la prossima cosa importante da capire quando abbiamo implementato l'ISTM è che abbiamo
bisogno di scegliere l'ordine delle dipendenze temporali e qui dato che andremo ad alimentare la nostra rete neurale
con una sequenza di quattro immagini, significa che possiamo già impara alcune dipendenze temporali di ordine poiché si tratta
di alcune dipendenze temporali in cui ciò che accade a 1:20 dipende da cosa succede al tempo T.
T meno 1 T meno 2 e T meno 3 in modo che possiamo sicuramente farlo.
Ma la buona notizia è che useremo l'analisi YEM e quindi saremo in
grado di apprendere alcune relazioni temporali ancora più complesse.
Ad esempio possiamo apprendere alcune semplici proprietà in cui ciò che accade in 1:20 dipenderà da cosa succederà
al tempo T.
T meno 20 minuti per fare meno tre meno a T meno.
E questa è la parte lunga della lunga memoria a breve termine con questo saggio e possiamo imparare
alcune relazioni temporali molto complesse.
Va bene, aggiungiamo il nostro LCN.
Quindi per fare questo useremo il modulo N in e quindi aggiungeremo la classe come T. N. cella che creerà questo come
un oggetto che rappresenterà l'ora legale e parte della nuova rete, perché in questo momento
è anche importante capire che stiamo facendo un CR e quindi conosci il registro convoluzionale
di una nuova rete e la parte arland Parte CNN e quindi ora ciò che è
necessario inserire in questa cella LACMA è prima la dimensione dell'output dopo la convoluzione.
Quindi questo è 32 volte tre volte tre.
Quindi questo 32 volte tre volte è in realtà l'output dopo le quattro convoluzioni qui.
Ma questo diventa l'input dell'RNA, l'LSD e questo funziona.
E ora perché è l'output delle quattro convoluzioni metà delle dimensioni tre due volte tre volte tre.
Beh, non preoccuparti, non è così diretto.
In realtà non è una formula semplice ma esiste una formula per calcolare questo numero di neuroni di output.
Dopo aver appiattito le immagini raggruppate e contorte della deconvoluzione.
Ma se abbiamo raccolto i termini di questa grande formula Bene, otteniamo 32 volte tre volte tre.
Non volevo passare troppo tempo su questo perché abbiamo molto da fare di più.
E inoltre abbiamo già fatto una funzione per calcolare questo numero.
Ricorda che era per destino quando facevamo funzionare questo conteggio dei neuroni.
Quindi puoi riutilizzarlo se vuoi.
Non sei convinto, ma è proprio quello che otteniamo dopo aver raccolto i termini di questa grande formula
come calcolare il numero di uscite.
Quindi questo è per il primo argomento e quindi il secondo argomento sarà il numero di neuroni
di output del.
E andremo per 256 OK.
il critico perché tu sappiamo che realizzeremo in realtà due nuove reti separate una per l'attore e una per
il critico, ma saranno la stessa codifica delle immagini e le relazioni temporali per queste due reti neurali.
E quindi cosa vuol dire ora che significa che ora abbiamo un vettore che codifica ogni
evento del gioco o in altre parole abbiamo uno stato codificato e quindi è ora che
possiamo fare la separazione tra l'attore e
Quindi questa è la parte comune che facciamo per queste due nuove reti.
Questo sarà lo stesso inizio per le due nuove reti, ma ora le cose cambieranno per l'attore
e il torrente, perché ne faremo uno in piena connessione per l'attore e uno diverso rispetto alla
connessione quasi completa per il craic .
Quindi facciamo una pausa e facciamolo nel prossimo.
Fino ad allora goditi l'intelligenza artificiale.