Bună ziua și bun venit la magazin.
Sunt foarte entuziasmat pentru că suntem pe punctul de a face A-3 să vadă creierul.
Acesta este creierul AI nostru.
Și vorbind despre creier aș vrea să subliniez ceva.
Amintiți-vă în primul modul că am făcut un creier simplu, cu numai straturi complet conectate.
Apoi, în cel de-al doilea modul pentru Dhoom, am creat un creier care nu numai că a conectat complet
straturile, ci și ochii, deoarece am adăugat straturile convoluționale care au dat ochii ochiului deoarece puteau observa imaginile și
înțelegeau ce se întâmplă în interior.
Și acum vom spune că chiar și la un nivel înalt, pentru că vom face un creier care nu numai că
va avea ochi și se va conecta complet la niveluri, dar și memorie.
Deoarece, așa cum am spus în tutorialul precedent, vom adăuga o înregistrare a acelei lucrări
în interiorul acestui mare creier și asta ne va da o memorie lungă creierului nostru, astfel încât să poată
înțelege relațiile temporale proprietățile temporale ale imaginilor de intrare.
Așa că mergem și creierul chiar mai puternic vă pot spune că Dymo pe care suntem
despre Intiman acum este cu adevărat foarte puternic și putem vedea cum construim AI și facem mai adânc și mai adânc și
învățarea forșmanului vizează doar apropierea și apropierea de cum funcționează creierul uman.
Știți că am început cu relațiile de bază ale creierului cu conexiunile liniare.
Apoi am adăugat ochii și am adăugat memoria.
Cine știe ce vom adăuga în modelele viitoare.
Știți că în 2018 probabil că vor adăuga ceva care va face creierul să arate chiar mai mult ca un creier
uman.
Dar, deja cu ochii și memoria laserelor conectate pe deplin, avem deja un creier foarte bun și
funcțional.
Deci hai sa o facem.
Să facem acest creier.
Deci, ca de obicei, vom face o clasă pentru asta, deoarece va avea multe
proprietăți cu convoluțiile și știința.
Așa că o să facem ca funcția de a iniția toate acestea să creeze toate aceste conexiuni.
Și, bineînțeles, vom avea funcția Ford care, bineînțeles, va propaga semnalul din interiorul creierului astfel
încât să putem obține în cele din urmă rezultatele.
In regula.
Sunteți gata.
Să o facem.
Deci, clasa pe care o introducem în clasă pe care o numim credit actor, pentru că, desigur, vorbesc aici despre creier.
Dar să nu uităm că facem cu modelul care se bazează pe principiul critic activ, cu separat
actorul și criticul, astfel încât va face de fapt una dintre conexiunile aproape deplin
ale actorului și o conexiune semnificativă pentru critic.
Veți vedea cât de bine vom face acest lucru va fi de fapt destul de simplu.
Atât criticul activ, cât și clasa actorilor vor moșteni de la capăt și de la Maggio, astfel încât să putem
folosi toate instrumentele Pitre.
Deci, să facem acest lucru pentru a moșteni de la sfârșitul acestui modul.
Ei bine, trebuie să luăm mai întâi biblioteca de torțe, atunci și apoi și cu Mudgal.
In regula.
Astfel moștenim din ea.
In regula.
Deci, mergem cu prima noastră funcție, care va fi, bineînțeles, în funcția sa.
Deci, începem cu în dublul său subliniere, atunci această funcție va lua ca argument un sine cu obiectul,
apoi forma de intrare care este dominarea imaginilor noastre de intrare și o
numim non input și faza acțiunilor care este în esență spațiul care conține toate acțiunile.
De asemenea, știm din acest spațiu de acțiune că putem obține o serie de acțiuni care reprezintă o serie de
acțiuni posibile, care vor avea loc foarte curând.
De aceea am avut nevoie și de aceste argumente.
Asta e tot ce avem nevoie.
Și apoi să mergem în interiorul funcției și să creăm toate variabilele proprii creierului nostru.
Dar, înainte de a face asta, să ne amintim ce trebuie să facem pentru a activa într-o
oarecare măsură moștenirea pe care o putem folosi toate instrumentele de la sfârșitul lui Maggio, trebuie să folosim superfuncționarea în interiorul căreia
introducem.
Actor critic care este clasa noastră și apoi veni cu sine cu obiectul În regulă atunci și acolo
vom merge din nou cu funcția.
Vom merge acolo.
Acest lucru ne oferă toate instrumentele de care avem nevoie de la torță pentru a ne construi creierul.
Bine atunci.
Ei bine, e timpul să facem ochii ochiului.
Asta este convoluțiile.
Deci o vom face foarte repede, pentru că am explicat deja acest lucru în detaliu pentru doom.
Pentru că îmi amintesc ziua în care am avut gheață.
Deci este exact același lucru, vom face niște concluzii și vom folosi o arhitectură foarte simplă,
cu 32 de detectoare de trăsături de mărimea trei cu trei pasi de două și cu un padding de unul.
Deci, este o arhitectura destul de clasica, dar asta va fi de fapt suficient pentru a sti sa va
asigurati ca inteleg ce se intampla in pauza.
O.K.
Bine, deci să facem convoluțiile.
Așa că începem cu sine pentru că convoluțiile vor fi variabile ale obiectelor, așa de sine, pe care
le putem numi venind, și vor fi patru convoluții și așa poate.
Și acolo mergem.
Luăm punctul N și Maggio și apoi luăm conul în clasă, pentru că de fapt convenantul va fi un
obiect de dezgust.
Și apoi, în primul rând, am pus forma de intrare a imaginilor.
Deci, exact ceea ce avem aici, putem copia acest lucru și îl putem introduce ca prima intrare.
Apoi, al doilea argument este numărul de detectoare de caracteristici sunt, de asemenea, numărul de kernels.
Așa că vom lua 32 așa cum am spus doar alegerea clasică, atunci trebuie să alegem mărimea
kernelului care este numărul de celule care vor aluneca peste imaginea de intrare.
Și amintiți-vă că putem lua fie trei, patru sau cinci, care vin în alegeri
și vom alege trei și apoi vom alege.
A încercat să.
Și o umplutură pe care o vedem pentru prima convoluție care merge de la imaginea de intrare la primul
strat convoluțional este compusă din 32 de imagini înfilete.
Deci, acum suntem gata să facem cea de-a doua convoluție.
Deci, de fapt, vor fi aproape la fel, așa că am copiat această linie și bazându-l pe care l-am lipit
mai jos și lăsându-l ultima oară pentru că vom avea patru convoluții cu
aproape nimic de schimbat, așa că putem deja înlocui. unul vine la unul câte trei și vine unul până vin patru.
Asta vor fi cele patru convoluții ale noastre.
Și acum, bineînțeles, trebuie să schimbăm câteva lucruri aici, dar nu prea mult pentru că vom
urmări câte două pentru fiecare și un model de unul.
Toate acestea vor avea 32 de detectori de caracteristici, care au 32 de iesiri de imagini convoluti.
Dar, aici, amintiți-vă că aceasta corespunde părții din stânga a convoluției.
De fapt, asta corespunde cu ceea ce se afla în partea dreaptă a concluziei anterioare pe care o știi că este ca
un domino.
Este foarte ușor.
Și, prin urmare, trebuie să punem 32 și aici vom vedea foarte ușor 32 și 32.
În regulă, pentru a rezuma, începem cu imaginile noastre de intrare care nu au nimic.
Simon Jones a fost prima convoluție obținem 32 de imagini convolute, fiecare detectând o anumită caracteristică, apoi din cele 32
de imagini convolute aplicăm cea de-a doua convoluție pentru a obține 32 de imagini convolute noi, la fel și
din cele 32 de imagini noi înfundate.
Aplicăm cea de-a treia convoluție pentru a relua din nou 32 de imagini convolute și apoi,
din cele trei imagini convolute, aplicăm a patra convoluție pentru a obține caracteristici.
In regula.
Și acest lucru va fi de ajuns cu acest lucru sau voi avea o supervizare că va lua mingea foarte bine.
Bine, deci asta este pentru convoluție Deci asta e pentru ochi.
Și acum să ne ocupăm de memorie.
Această nouă caracteristică a acestui creier pe care o implementăm, spre deosebire de aceasta, nu numai
că va avea o supraveghere, dar și că va avea o memorie de memorie super memorie, deoarece vom vedea o memorie
pe termen lung pe termen lung, care este un astfel de record sau un neuron rețea care
dă modelului dvs. un fel de memorie lungă, astfel încât să poată învăța câteva relații temporale lungi din trecut, spunând astfel
că vom crea noi variabile din timp cu sine și această nouă variabilă pe care o vom numi pur
și simplu deoarece aceasta va corespunde rețelei LACMA din interiorul creierului.
Deci SVM și înainte de a scrie codul pentru LCN să ne asigurăm că înțelegem ce va face această parte a
creierului LACMA.
Așa cum am înțeles, acest LCN este folosit pentru a afla proprietățile temporale ale imaginilor de intrare de intrare.
De exemplu, dacă mingea lovește un LACMA va codifica balanța.
Deci, este primul lucru pe care trebuie să-l înțelegeți.
Se va codifica ce se întâmplă în joc.
Apoi, următorul lucru important de înțeles când am implementat ISTM este că trebuie
să alegem în ordinea dependențelor temporale și de aici, de când ne vom alimenta rețeaua neurală cu o succesiune
de patru imagini, atunci asta înseamnă că putem deja aflați unele dependențe temporale ale ordinii pentru că sunt unele dependențe
temporale în cazul în care ceea ce se întâmplă la 1:20 depinde de ce se întâmplă la momentul T.
T minus 1 T minus 2 și T minus 3, astfel încât să putem face acest lucru cu siguranță.
Dar vestea bună este că vom folosi analiza YEM și, prin urmare, vom
putea învăța relații temporale și mai complexe.
De exemplu, putem învăța câteva proprietăți simple în cazul în care ceea ce se întâmplă la ora 1:20 va depinde de ceea ce se întâmplă
la momentul T.
T minus 20 de minute pentru a face minus trei până la T minus.
Și aceasta este partea lungă din memoria pe termen lung cu acest test și putem învăța câteva
relații temporale foarte complexe.
În regulă, să adăugăm LCN-ul nostru.
Deci, pentru a face acest lucru vom folosi modulul N în modul și apoi vom adăuga clasa ca T. N. celula care va crea acest
lucru ca un obiect care va reprezenta DST și o parte a noii rețele deoarece, chiar acum, ceea
ce este de asemenea important de înțeles este că facem un CR și apoi știi că o înregistrare
convoluțională o nouă rețea și partea arlandei vine după Partea CNN și, prin urmare, chiar acum ceea ce avem
nevoie pentru a introduce în această celulă LACMA este mai întâi dimensiunea de ieșire după convoluție.
Deci, aceasta este de 32 de ori de trei ori trei.
Deci, acest lucru de 32 de ori de trei ori trei este de fapt rezultatul după cele patru convoluții de aici.
Dar asta devine intrarea ARN-ului LSD si asta functioneaza.
Și acum, de ce rezultatul celor patru convoluții este jumătate de mărimea de trei ori de două ori de trei ori trei.
Nu-ți face griji că nu e așa direct.
De fapt, nu este o formulă simplă, dar există o formulă pentru a calcula acest număr de neuroni de ieșire.
După aplatizarea imaginilor colectate și convoluționate de deconvoluție.
Dar dacă am adunat termenii acestei formule mari, vom obține de 32 de ori de trei ori trei.
Nu am vrut să petrec prea mult timp pentru că avem multe de făcut.
Și, în plus, am făcut deja o funcție pentru a calcula acest număr.
Amintiți-vă că a fost pentru doom atunci când am făcut această funcție neuroni număr.
Deci, puteți reutiliza dacă doriți.
Nu sunteți convins, dar asta este exact ceea ce obținem după ce am adunat termenii acestei formule mari, cum
ar fi calculul numărului de ieșiri.
Deci, aceasta este pentru primul argument și apoi al doilea argument va fi numărul de neuroni de
ieșire din.
Și vom merge pentru 256 OK.
Și ceea ce înseamnă acum înseamnă că acum avem un vector care codifică fiecare eveniment al jocului sau, cu
alte cuvinte, avem o stare codificată și astfel că acum putem să facem separarea dintre actor și critic
pentru că tu știți că vom face de fapt două noi rețele separate pentru actor
și unul pentru critic, dar ele vor fi aceeași codare a imaginilor și a relațiilor
temporale pentru aceste două rețele neuronale.
Deci, aceasta este partea comună pe care o facem pentru aceste două noi rețele.
Acesta va fi același început pentru cele două noi rețele, dar acum lucrurile se vor schimba pentru
actor și pentru pârâu, pentru că vom face una în conexiunea completă a actorului și o conexiune
diferită de cea aproape completă .
Deci, să luăm o pauză rapidă și să facem asta în următorul mic.
Până atunci, bucurați-vă de AI.