Hola y bienvenidos a la tienda.
Estoy súper emocionado porque estamos a punto de hacer que el A-3 vea el cerebro.
Ese es el cerebro de nuestra IA.
Y hablando de cerebros me gustaría resaltar algo.
Recuerde que en el primer módulo creamos un cerebro simple con solo capas conectadas por completo.
Luego, en el segundo módulo para Dhoom hicimos un cerebro que no solo tenía capas conectadas sino
también ojos porque añadimos las capas convolucionales que daban al ojo porque podía observar las imágenes y comprender
lo que sucedía en el interior.
Y ahora vamos a decir eso incluso a un nivel alto porque vamos a hacer un cerebro que
no solo tendrá ojos y conectará capas por completo sino también memoria.
Porque como dije en el tutorial anterior vamos a agregar un registro de ese trabajo dentro
de este gran cerebro y eso le dará una larga memoria a nuestro cerebro para que pueda entender las relaciones
temporales de las propiedades temporales de las imágenes de entrada.
Así que ahí vamos y un cerebro aún más poderoso. Puedo decirles que el Dymo que
tratamos sobre Intiman en este momento es realmente muy poderoso y podemos ver cómo construir IA y profundizar más y el aprendizaje de
Forsman se trata de acercarse cada vez más a cómo funciona el cerebro humano
Sabes que comenzamos con las relaciones básicas del cerebro con las conexiones lineales.
Luego agregamos ojos y agregamos la memoria.
Quién sabe qué vamos a agregar en los modelos futuros.
Sabes que en 2018 tal vez agregarán algo que hará que el cerebro parezca aún más como un
cerebro humano.
Pero ya con los ojos y la memoria del láser totalmente conectados, ya tenemos un cerebro realmente bueno
y funcional.
Hagamoslo.
Hagamos este cerebro
Así que, como de costumbre, haremos una clase para eso porque va a tener muchas
propiedades con las convoluciones y la ciencia.
Así que vamos a hacer que funcione para inicializar todo esto y crear todas estas conexiones.
Y luego, por supuesto, tendremos la función Ford que, por supuesto, propagará la señal
dentro del cerebro para que podamos obtener la salida.
Todo bien.
Estás listo.
Hagámoslo.
Entonces, la clase que presentamos en clase la llamamos crédito de actor porque, por supuesto, estoy hablando de cerebros
aquí.
Pero no olvidemos que estamos haciendo con el modelo que se basa en el principio de crítica activa con
el actor y el crítico por separado, por lo que realmente hará una de las conexiones casi completas
para el actor y una conexión significativa para el crítico.
Verás qué tan bien haremos que será bastante simple.
y esta clase de actores heredarán desde el final y ese Maggio para que podamos usar todas las herramientas de Pitre.
Así que la crítica activa
Así que hagamos esto para heredar desde el final en ese módulo.
Bueno, tenemos que tomar primero la biblioteca de la antorcha y luego eso y luego y eso y Mudgal.
Todo bien.
De esa forma heredamos de eso.
Todo bien.
Así que ahí vamos con nuestra primera función, que por supuesto estará en su función.
lo llamamos no entradas y la fase de acciones que es básicamente el espacio que contiene todas las acciones.
Entonces comenzamos en su doble subrayado, entonces esta función tomará como argumento uno mismo con
el objeto, luego la forma de entrada que son las dominaciones de nuestras imágenes de entrada y
También sabemos que desde este espacio de acción podemos obtener una serie de acciones que son una serie de
acciones posibles que realmente se realizarán muy pronto.
Entonces es por eso que también necesitamos eso para los argumentos.
Eso es todo lo que necesitamos.
Y luego entremos en la función y creemos todas las variables propias de nuestro cerebro.
desde el final de Maggio, tenemos que usar la superfunción de esta manera dentro de la cual ingresamos.
Pero antes de hacerlo recordamos lo que tenemos que hacer para activar de alguna manera la herencia de que podemos utilizar todas
las herramientas
Actor crítico que es nuestra clase y luego subir con el objeto. Muy bien, en ese
momento vamos otra vez con la función.
Aquí vamos.
Eso nos da todas las herramientas que todos necesitamos de la antorcha para construir nuestro cerebro.
De acuerdo entonces.
Bueno, es hora de hacer que los ojos.
Esa es la convolución.
Así que vamos a hacerlo muy rápido porque ya explicamos esto en detalles para la perdición.
Porque recuerdo el día que tuve hielo.
Así que es exactamente lo mismo, vamos a sacar algunas conclusiones y vamos a utilizar una arquitectura
muy simple con 32 detectores de funciones de tamaño tres por tres pasos de dos y un relleno de uno.
Esa es una arquitectura bastante clásica, pero eso será suficiente para que sepas que entiendo
lo que está pasando en el descanso.
DE ACUERDO.
Muy bien, entonces hagamos esas convoluciones.
Así que comenzamos con uno mismo porque las circunvoluciones serán variables de los objetos, de
modo que si podemos llamarlo, vendrán cuatro convoluciones, y este puede hacerlo.
Y ahí vamos.
Tomamos el punto N y Maggio y luego llevamos el cono a la clase porque realmente convenant será
un objeto de disgusto.
Y luego dentro primero ponemos la forma de entrada de las imágenes.
Así que eso es exactamente lo que tenemos aquí para que podamos copiar esto e ingresarlo como la primera entrada.
Luego, el segundo argumento es el número de detectores de funciones que también son el número de núcleos.
Así que vamos a tomar 32 como acabamos de decir la elección clásica, entonces tenemos que elegir el tamaño del
núcleo que es el número de celdas que se deslizará sobre la imagen de entrada.
Y recuerden que podemos tomar tres cuatro o cinco opciones y vamos
a elegir tres y luego vamos a elegir.
Trató de.
Y un relleno de uno que vamos que es para la primera convolución que va desde la imagen de entrada a
la primera capa convolucional se compone de 32 imágenes intrincadas.
Entonces ahora estamos listos para hacer la segunda circunvolución.
Así que en realidad va a ser casi lo mismo, así que estoy copiando esta línea y basándome en la siguiente
pegada una vez más y pegándola una última vez porque vamos a tener cuatro circunvoluciones
y casi nada para cambiar, así que ya podemos reemplazar Here comes uno llega a uno por tres y viene uno por cuatro.
Esa serán nuestras cuatro circunvoluciones.
Y ahora, por supuesto, tenemos que cambiar algunas cosas aquí, pero no mucho, porque vamos a hacer
un seguimiento de dos para cada uno y un patrón de uno.
Todos ellos tendrán 32 detectores de funciones que tienen 32 imágenes complejas enredadas.
Pero luego recuerde que esto corresponde a la parte izquierda de la convolución.
Entonces, en realidad, eso corresponde a lo que estaba en la parte derecha de la conclusión anterior, sabes que es
como un dominó.
Es realmente fácil.
Y por lo tanto, aquí tenemos que poner 32 y aquí es donde vamos a ver muy fácilmente 32 y 32.
Muy bien, para resumir, comenzamos con nuestras imágenes de entrada que no tienen ninguna.
que obtenemos 32 imágenes intrincadas, cada una detectando una característica específica. Luego, de estas 32 imágenes complejas, aplicamos la
segunda circunvolución para obtener 32 nuevas imágenes intrincadas y luego las mismas de estas 32 nuevas imágenes intrincadas.
Simon Jones fue la primera convolución en la
Aplicamos la tercera circunvolución para obtener 32 nuevas imágenes intrincadas de nuevo y luego, eventualmente de
las tres a las imágenes complejas, aplicamos la cuarta circunvolución para obtener características.
Todo bien.
Y esto será suficiente con esto o tendré una supervisión que tomará la pelota muy bien.
Está bien así que eso es todo para la convolución Así que eso es todo para los ojos.
Y ahora cuidemos la memoria.
Esta nueva característica de este cerebro estamos implementando en oposición a antes, no solo
tendrá una supervisión sino que también tendrá una memoria super larga memoria porque veremos memoria a largo plazo,
que es este tipo de registro o neuronal. red que le da a su modelo
una especie de memoria larga para que pueda aprender algunas relaciones temporales largas del pasado, diciendo que vamos
a crear nuevas variables a partir del tiempo consigo mismo y esta nueva variable la llamaremos
simplemente porque esto corresponderá a la red LACMA dentro del cerebro.
Así que SVM y antes de escribir el código para el LCN, asegurémonos de entender qué hará esta parte
del cerebro LACMA.
Entonces, como entendimos, este LCN se usa para conocer las propiedades temporales de las imágenes de entrada de entrada.
Entonces, por ejemplo, si la pelota golpea a un LACMA codificará el equilibrio.
Entonces eso es lo primero que debes entender.
Codificará lo que está sucediendo en el juego.
Luego, la siguiente cosa importante que debemos entender cuando implementamos ISTM es que tenemos
que elegir en orden las dependencias temporales y aquí, dado que vamos a alimentar nuestra red neuronal con
una secuencia de cuatro imágenes, eso significa que ya podemos Aprender algunas dependencias temporales de orden para eso son
algunas dependencias temporales donde lo que sucede a 1:20 depende de lo que ocurra en el tiempo T.
T menos 1 T menos 2 y T menos 3 para que podamos definitivamente hacer eso.
Pero la buena noticia es que vamos a utilizar el análisis YEM y, por lo
tanto, podremos aprender algunas relaciones temporales aún más complejas.
Por ejemplo, podemos aprender algunas propiedades simples donde lo que sucede a la 1:20 dependerá de lo que ocurra en
el tiempo T.
T menos 20 minutos para hacer menos tres hasta T menos.
Y esa es la parte larga de la memoria a largo plazo con este ensayo y podemos aprender
algunas relaciones temporales muy complejas.
Está bien, así que agreguemos nuestro LCN.
Entonces para hacer esto vamos a usar el N en el módulo y luego vamos a agregar la clase como T. NORTE. célula que creará esto como un
objeto que representará DST y parte de la nueva red porque ahora mismo, lo que también es
importante entender es que estamos haciendo un CR y luego conocemos un registro convolucional de una nueva red
y la parte de arland viene después del CNN parte y por lo tanto ahora mismo lo que necesitamos
ingresar en esta celda LACMA es primero el tamaño de la salida después de la convolución.
Entonces eso es 32 veces tres veces tres.
Así que esto 32 veces tres veces tres es en realidad la salida después de las cuatro circunvoluciones aquí.
Pero eso se convierte en la entrada del ARN, el LSD y ese trabajo.
Y ahora, ¿por qué la salida de las cuatro circunvoluciones es la mitad del tamaño tres dos veces tres veces tres?
Bueno, no te preocupes, no es tan directo.
En realidad, no es una fórmula simple, pero hay una fórmula para calcular esta cantidad de neuronas de salida.
Después de aplanar las imágenes agrupadas y enrevesadas de deconvolución.
Pero si reunimos los términos de esta gran fórmula, obtendremos 32 veces tres veces tres.
No quería dedicar demasiado tiempo a esto porque tenemos mucho que hacer más.
Y además ya hicimos una función para calcular este número.
Recuerda que fue por la perdición cuando hicimos funcionar las neuronas de este recuento.
Entonces puedes reutilizarlo si quieres.
No estás convencido, pero eso es lo que obtenemos después de reunir los términos de esta gran fórmula,
como calcular el número de salidas.
Así que eso es para el primer argumento y luego el segundo argumento será el número de neuronas
de salida del.
Y vamos a ir por 256 OK.
crítico porque usted Sabemos que vamos a hacer realmente dos nuevas redes separadas una para el actor y otra para
el crítico, pero serán la misma codificación de las imágenes y las relaciones temporales para estas dos redes neuronales.
Entonces, ¿qué significa eso ahora que significa que ahora tenemos un vector que codifica cada evento
del juego o, en otras palabras, tenemos un estado codificado y que es ahora que podemos hacer
la separación entre el actor y el
Entonces esta es la parte común que hacemos para estas dos nuevas redes.
Este será el mismo comienzo para las dos nuevas redes, pero ahora las cosas van a cambiar para el actor
y el arroyo porque vamos a hacer uno en la conexión completa para el actor y una conexión diferente a
la casi completa para el personaje cómico. .
Así que tomemos un descanso rápido y hagámoslo en el próximo poco.
Hasta entonces, disfruta de la IA.