Hola y bienvenidos de nuevo a nuestro auto Maggio auto.
Así que en un toile voy a explicar el entorno en el que implementaremos nuestra inteligencia artificial y que
contendrá, por supuesto, el coche que se entrenará para conducir y para evitar obstáculos y sobre el cual se
dibujarán algunas carreteras y algunos bloques para nuestros autos para navegar a su alrededor.
Así que más adelante construiremos esta inteligencia artificial para entrenar a este automóvil para conducir por la carretera que
conoce sin cruzar los límites y evitar algunos obstáculos que se introducirán en la carretera.
Entonces este es un desafío bastante emocionante.
las aves, que son inteligencia artificial y que harán todo el entrenamiento para entrenar el automóvil sobre cómo venderlo.
Y en realidad hay dos archivos separados, como se puede ver, están el vértice y
Y tenemos un mapa que encontramos que es el código que hace que todo este entorno.
Así que aquí está ese código que en realidad tiene 200 líneas de código un poco más.
Entonces este código no está típicamente relacionado con AI.
Es solo un código para que el entorno haga el mapa.
Así que voy a explicar cada una de las secciones para explicarlas, pero no vamos
a implementar este código línea por línea desde cero porque queremos centrarnos en la inteligencia artificial.
Pero sigamos examinando las secciones una a una para comprender qué está pasando.
Primero, importamos las bibliotecas centrales para cualquier código.
Necesitamos algunas bibliotecas para realizar algunas tareas de manera más eficiente que importamos todos los paquetes de Cavy.
Entonces eso no es muy importante porque todo esto es específico de Cavey, estamos usando Cavy para hacer el mapa.
Y entonces estamos importando muchas clases y objetos para poder hacer este mapa y agregar algunas herramientas
en el mapa.
Está bien, entonces esta línea es importante.
Esta línea está relacionada porque básicamente aquí es donde importamos nuestro cerebro, el cerebro del automóvil, que será otro chorro
de esto, lo hizo en clase y el profesor en clase.
Es nuestra inteligencia artificial en sí misma.
Verá que implementaremos la dequeue en clase en los siguientes tutoriales.
Y como ya habrás adivinado la instancia de dequeue para redes Q profundas.
Entonces implementaremos una red de aprendizaje de dequeue y luego, una vez que esté lista, la
importaremos aquí con esta línea de la IA y los ojos, por supuesto, son un archivo de Python.
Todo bien.
Entonces no puedo esperar para implementar esto.
esto será muy emocionante porque gracias al I, el automóvil podrá conducir solo.
Este va a ser todo un viaje, pero verá que
Todo bien.
Y ahora, antes de pasar a las siguientes secciones, tenemos que explicar cómo formaremos este automóvil.
No voy a explicar la red neuronal en este momento, pero voy a explicar la
idea de cómo podemos entrenar el auto para que maneje y evitar obstáculos.
Entonces, usted sabe en la vida real si quiere entrenar un automóvil real para evitar algunas paredes o algunos obstáculos.
Bueno, Qué harías.
Definitivamente no tomarías paredes reales o obstáculos realmente grandes y aplastarías tu auto contra ellos.
Eso te costaría mucho dinero.
En cambio, una idea más inteligente sería castigar a su automóvil no cuando rompe una pared o un obstáculo,
sino cuando cae sobre la arena.
Entonces es como si tuvieras un campo.
Este campo tiene algunas carreteras en las que el automóvil debe permanecer y las carreteras están delimitadas por un poco de arena.
Y cada vez que el auto se dirige hacia el centro, es como si se tratara de un obstáculo, porque
una vez que el automóvil entra en un poco de arena se ralentizará y nos aseguraremos de que el auto
sea penalizado.
Y ese es un punto esencial de la inteligencia artificial.
La mala palabra viene cuando el automóvil entra en algún sentido y se ralentiza.
Todo bien.
Y, por lo tanto, aquí presento el último texto y es por eso.
¿Cuáles son las coordenadas del último punto en la memoria cuando dibujamos algún aroma en el mapa?
Todo bien.
obtenemos nuestra inteligencia artificial que llamamos cerebro y que contiene nuestra red neuronal y la llamaremos cerebro porque
este es en realidad el cerebro del automóvil y contiene nuestra Red de Noodle.
Y luego
Todo bien.
Entonces, en esta línea de código, como pueden ver, estoy creando objetos en el profesor en clase.
Les recordaré que las clases y los objetos son pero el objeto de Brenna deshumaniza la clase y
5: 3 y 0. 9 son las entradas de la clase.
Entonces, eso es muy simple: cinco corresponden a los estados que son vectores codificados de cinco dimensiones; veremos qué
describen perfectamente lo que está sucediendo en el entorno en el mapa.
acciones que habrá tres acciones posibles ir a la izquierda ir directamente o ir a la derecha y 0.
Entonces tres es el número de 9 es de nuevo un parámetro en el algoritmo de aprendizaje de dequeue.
Está bien y luego tenemos la acción a través de la rotación.
Entonces la acción a la rotación es un vector de tres elementos.
020 y menos 20.
Y entonces tenemos que hacer esto porque las acciones están codificadas por tres números 0 1 y 2 y eso corresponde a los
índices de esta acción dos vectores de rotación.
Entonces, por ejemplo, si la acción que se selecciona en el tiempo t es cero.
El pozo cero corresponde al índice de esta acción, dos vectores de rotación y el valor del índice 0 es cero.
Y por lo tanto, iremos directamente si la acción seleccionada es 1.
Bueno, uno corresponde al índice de esta acción dos vectores adicionales y el valor de este
vector que tiene uno siguiente es 20.
Entonces 20 corresponde a una rotación de 20 grados y eso significa que el código irá 20 grados
hacia la derecha y luego si la acción seleccionada se corresponde bien con el índice de esta acción con el vector de rotación.
Y por lo tanto, el código hará una rotación de menos 20 grados y por lo tanto irá a la izquierda.
Muy bien, entonces presentamos el Voivode de recompensa izquierdo porque en cada etapa recibirá la última palabra.
Así que recuerda que si la carta no entra en algún sentido, la recompensa será positiva.
Y si el código continúa bien, recibirá la mala recompensa y cada vez que
esta variable contenga esta recompensa obtendrá H20.
Y luego inicializamos los puntajes, que es un vector que contendrá la recompensa.
No todos ellos, sino la recompensa.
En una ventana deslizante para que sepas que podemos hacer una curva de la media sentadilla la recompensa
con respecto al tiempo.
Muy bien, entonces en esta sección del código inicializamos el mapa para inicializarlo.
Por ejemplo, dicha variable.
Entonces eso es importante
La segunda variable realmente será una matriz en la que las celdas serán los píxeles del
mapa y en cada celda tendremos un 1.
Si hay algún sentido en un cero si no hay un centro al principio, no dibujaremos nada.
Por lo tanto, no tendrá ningún sentido y, por lo tanto, todas las celdas del conjunto central tendrán un cero.
Habrá ceros en todas partes y tan pronto como tengamos algún sentido, las celdas
en las que dibujamos el sentido obtendrán uno e inicializaremos la carrera con todos los ceros enviados aquí iguales y ceros.
Entonces tenemos esta cosa importante que es el objetivo.
Entonces, el objetivo es un punto en el mapa que capacitará al automóvil para alcanzarlo.
Entonces es como un destino.
Entonces, ¿cuál es este objetivo?
Bueno, esta será la esquina superior izquierda del mapa para que todos entrenen el auto y vayan a la esquina
superior izquierda del mapa.
Y una vez que llegue a la esquina superior izquierda del mapa, tendremos tendencia a ir a la
esquina inferior derecha del mapa para que podamos imaginar el siguiente escenario.
mapa es el aeropuerto de una ciudad y la esquina inferior derecha del mapa es el centro de la ciudad.
La esquina superior izquierda del
Y entrenaremos un taxi o Uber para hacer algunos viajes de ida y vuelta entre el aeropuerto y el centro de la ciudad.
Y, por supuesto, haremos la tarea difícil a este taxi dibujando más y más caminos
difíciles y añadiendo más y más obstáculos en la calle para ver si el taxi
todavía puede llegar al aeropuerto.
Entonces esto va a ser divertido.
Y es por eso que aquí estoy configurando las coordenadas del primer objetivo que es el aeropuerto que se encuentra en la esquina
superior izquierda de la pantalla.
Entonces el mapa será como un cuadrado como este y las coordenadas del origen que son
las coordenadas 00 están aquí.
Y luego más grande es esta distancia aquí.
Entonces, las coordenadas 20 y Najah menos 20 estarán por lo tanto aquí, en la esquina superior izquierda del mapa.
Y por qué elegí 20 y no cero.
Bueno, eso es porque queremos entrenar el auto para que no se apresure en las paredes.
Sabes que también queremos entrenar en las paredes y, por lo tanto, no es cero porque no queremos
que el coche toque donde queremos tocar para ir.
Entonces tenemos que ponerlo aquí y luego solo estoy presentando la última variable de distancia que solo da la
distancia actual desde el automóvil a la carretera y que estoy inicializando a cero.
Todo bien.
Y ahora es el momento de hacer el auto y el juego.
Así que vamos a hacer dos clases de una clase para el automóvil y una clase para el juego.
Y dentro de estas clases ya hará algunas conexiones con nuestra IA.
Así que haremos eso en el próximo Statoil.
Y hasta entonces, disfrute yo.