สวัสดีและยินดีต้อนรับอีกครั้งสู่ Maggio รถที่ขับด้วยตนเองของเรา
ดังนั้นในเพียง
toile ฉันจะอธิบายสภาพแวดล้อมที่เราจะใช้ปัญญาประดิษฐ์ของเราและที่จะมีแน่นอนรถที่จะฝึกอบรมเพื่อขับเองและเพื่อหลีกเลี่ยงอุปสรรคและที่จะวาดถนนและบล็อก รถยนต์ของเราเพื่อนำทางรอบพวกเขา
ดังนั้นเราจะสร้างปัญญาประดิษฐ์นี้ขึ้นมาเพื่อฝึกฝนรถคันนี้ให้ขับบนถนนที่คุณรู้จักโดยไม่ต้องข้ามขีด จำกัด
และหลีกเลี่ยงอุปสรรคบางอย่างที่จะทำให้อยู่ภายในถนน
ดังนั้นนี่เป็นความท้าทายที่น่าตื่นเต้น
และจริงๆแล้วมีไฟล์สองไฟล์แยกกันอย่างที่คุณเห็นนั่นคือเอเพ็กซ์และไก่ซึ่งเป็นปัญญาประดิษฐ์ที่จะทำการฝึกอบรมทั้งหมดเพื่อฝึกอบรมรถยนต์ว่าจะขายไดรฟ์อย่างไร
และเรามีแผนที่ที่เราพบว่าเป็นรหัสที่ทำให้สภาพแวดล้อมทั้งหมดนี้
ดังนั้นนี่คือรหัสที่จริง ๆ แล้ว 200 บรรทัดของรหัสอีกเล็กน้อย
ดังนั้นรหัสนี้มักจะไม่เกี่ยวข้องกับ AI
มันเป็นเพียงรหัสเพื่อให้สภาพแวดล้อมในการสร้างแผนที่
ดังนั้นฉันจะอธิบายแต่ละส่วนทีละหนึ่งเพื่ออธิบาย แต่เราจะไม่ใช้โค้ดนี้ทีละบรรทัดเนื่องจากเราต้องการเน้นปัญญาประดิษฐ์
แต่เรายังคงต้องผ่านแต่ละส่วนเพื่อทำความเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้น
ดังนั้นก่อนอื่นเรานำเข้าไลบรารีส่วนกลางที่มีไว้สำหรับรหัสใด ๆ
เราต้องการห้องสมุดบางแห่งเพื่อทำงานบางอย่างได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าที่เรานำเข้าแพ็คเกจ cavy ทั้งหมด
นั่นไม่สำคัญนักเพราะทั้งหมดนี้เป็นข้อมูลเฉพาะของ Cavey ที่เราใช้เพื่อทำแผนที่
ดังนั้นเราจึงนำเข้าคลาสและวัตถุจำนวนมากเพื่อให้สามารถทำแผนที่นี้และเพิ่มเครื่องมือบางอย่างในแผนที่
เอาล่ะสายนี้มีความสำคัญ
บรรทัดนี้มีความเกี่ยวข้องเพราะโดยทั่วไปนี่คือที่เรานำเข้าสมองของเราสมองของรถยนต์ซึ่งจะเป็นเจ็ทอื่นของสิ่งนี้คุณในชั้นเรียนและครูในชั้นเรียน
เป็นปัญญาประดิษฐ์ของเราเอง
คุณจะเห็นว่าเราจะใช้ dequeue ในชั้นเรียนในบทช่วยสอนต่อไปนี้
และอย่างที่คุณคาดเดาได้เช่น dequeue สำหรับเครือข่าย Q ลึก
ดังนั้นเราจะใช้เครือข่ายการเรียนรู้แบบ dequeue
และเมื่อพร้อมแล้วเราจะนำเข้าที่นี่ด้วยบรรทัดนี้จาก AI และดวงตาของหลักสูตรเป็นไฟล์หลาม
เอาล่ะ
ดังนั้นรอไม่ไหวที่จะใช้สิ่งนี้
นี่จะเป็นการเดินทางค่อนข้างมาก แต่คุณจะเห็นว่าสิ่งนี้จะน่าตื่นเต้นมากเพราะต้องขอบคุณฉันฉันจะสามารถขับรถเองได้
เอาล่ะ
และตอนนี้ก่อนที่ฉันจะไปยังส่วนถัดไปเราต้องอธิบายว่าเราจะฝึกรถคันนี้อย่างไร
ตอนนี้ฉันจะไม่อธิบายโครงข่ายประสาท แต่ฉันจะอธิบายแนวคิดว่าเราจะฝึกให้รถขับเองและหลีกเลี่ยงอุปสรรคได้อย่างไร
ดังนั้นคุณจะรู้ว่าในชีวิตจริงถ้าคุณต้องการฝึกรถจริงเพื่อหลีกเลี่ยงกำแพงหรือสิ่งกีดขวาง
คุณจะทำอะไรดี
แน่นอนว่าคุณจะไม่ใช้กำแพงจริงหรือสิ่งกีดขวางขนาดใหญ่และทุบรถของคุณ
นั่นจะทำให้คุณเสียเงินเป็นจำนวนมาก
ความคิดที่ฉลาดกว่านั้นคือการลงโทษรถของคุณไม่ใช่เมื่อมันชนกำแพงหรือสิ่งกีดขวาง แต่เมื่อมันลงสู่พื้นทราย
มันเหมือนกับว่าคุณมีทุ่งนา
ฟิลด์นี้มีถนนบางสายที่รถต้องพักและถนนจะถูกคั่นด้วยทราย
และทุกครั้งที่รถเข้าสู่จุดศูนย์กลางมันก็เหมือนกับว่ากำลังไปสู่สิ่งกีดขวางเพราะเมื่อรถเข้าไปในทรายมันจะชะลอตัวลงและเราจะทำให้แน่ใจว่ารถถูกลงโทษจะถูกลงโทษ
และนั่นคือจุดสำคัญอย่างหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์
คำที่ไม่ดีเกิดขึ้นเมื่อใดก็ตามที่รถเข้าสู่ความรู้สึกและชะลอตัวลง
เอาล่ะ
และที่นี่ฉันแนะนำข้อความสุดท้ายและนั่นคือเหตุผล
ซึ่งเป็นพิกัดของจุดสุดท้ายในหน่วยความจำเมื่อเราวาดกลิ่นบนแผนที่
เอาล่ะ
จากนั้นเราได้ปัญญาประดิษฐ์ที่เราเรียกว่าสมองและมันมีเครือข่ายประสาทของเราและเราจะเรียกมันว่าสมองเพราะนี่คือสมองของรถยนต์
เอาล่ะ
ดังนั้นในบรรทัดของรหัสนี้คุณสามารถเห็นฉันกำลังสร้างวัตถุที่ครูในชั้น
ฉันจะเตือนคุณว่าคลาสและวัตถุเป็นเพียงวัตถุของ Brenna ที่ลดทอนความเป็นมนุษย์ในชั้นเรียนและ 5: 3 และ
0 9 เป็นอินพุตของคลาส
นั่นง่ายมากที่ห้าสอดคล้องกับรัฐที่ถูกเข้ารหัสเวกเตอร์ห้ามิติเราจะเห็นสิ่งที่พวกเขากำลังอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในสภาพแวดล้อมบนแผนที่ได้อย่างสมบูรณ์แบบ
จากนั้นสามคือจำนวนของการกระทำที่จะมีสามการกระทำที่เป็นไปได้ไปทางซ้ายตรงหรือไปทางขวาและ 0
9 เป็นพารามิเตอร์อีกครั้งในอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบออกเสียง
เอาล่ะเรามีการกระทำผ่านการหมุน
การกระทำต่อการหมุนคือเวกเตอร์ของสามองค์ประกอบ
020 และลบ 20
และเราต้องทำสิ่งนี้เพราะการกระทำถูกเข้ารหัสด้วยตัวเลขสามตัวคือ 0 1 และ 2
และที่สอดคล้องกับดัชนีของเวกเตอร์การหมุนสองการกระทำนี้
ตัวอย่างเช่นหากการกระทำที่เลือกในเวลา t เป็นศูนย์
ศูนย์จะสอดคล้องกับดัชนีของการกระทำนี้เวกเตอร์การหมุนสองตัวและค่าของดัชนี 0 เป็นศูนย์
ดังนั้นเราจะตรงไปถ้าการกระทำที่เลือกคือ 1
หนึ่งอันนั้นตรงกับดัชนีของการกระทำนี้เวกเตอร์สองตัวเพิ่มเติมและค่าของเวกเตอร์นี้ที่มีอันถัดไปคือ 20
ดังนั้น 20 สอดคล้องกับการหมุน
20 องศาและนั่นหมายความว่ารหัสจะไปทางขวา 20 องศาจากนั้นหากการกระทำที่เลือกนั้นสอดคล้องกับดัชนีของการกระทำนี้กับเวกเตอร์การหมุน
แล้วรหัสจะหมุนเป็นลบ 20 องศาแล้วหมุนไปทางซ้าย
เอาล่ะเราแนะนำ Voivode ที่ยังเหลืออยู่เพราะในแต่ละด่านจะได้คำสุดท้าย
ดังนั้นโปรดจำไว้ว่าถ้าการ์ดไม่เข้ากับความรู้สึกบางอย่างแล้วรางวัลจะเป็นบวก
และถ้ารหัสไปสู่ความรู้สึกที่ดีมันจะได้รับรางวัลที่ไม่ดีและทุกครั้งที่ตัวแปรนี้จะมีรางวัลนี้ที่ได้รับ H20
จากนั้นเราก็เริ่มต้นคะแนนซึ่งเป็นเวกเตอร์ที่จะมีรางวัล
ไม่ใช่ทั้งหมดของพวกเขา แต่เป็นรางวัล
บนหน้าต่างบานเลื่อนเพื่อให้คุณรู้ว่าเราสามารถสร้างเส้นโค้งของค่าเฉลี่ยของการหมอบให้รางวัลด้วยความเคารพต่อเวลา
เอาล่ะในส่วนรหัสนี้เราเริ่มต้นแผนที่เพื่อให้เราเริ่ม
ตัวอย่างเช่นตัวแปรดังกล่าว
นั่นเป็นสิ่งสำคัญ
ตัวแปรที่สองจะเป็นอาร์เรย์ที่เซลล์จะเป็นพิกเซลของแผนที่และในแต่ละเซลล์เราจะมี 1
หากมีความรู้สึกเป็นศูนย์ถ้าไม่มีจุดเริ่มต้นเราจะไม่วาดอะไรเลย
ดังนั้นจะไม่มีความรู้สึกเลยและเซลล์ทั้งหมดของอาร์เรย์กลางจะมีค่าเป็นศูนย์
จะมีศูนย์ทุกที่และทันทีที่เราวาดความรู้สึกบางส่วนในขณะที่เซลล์ที่เราวาดความรู้สึกจะได้รับหนึ่งและเราเริ่มต้นการแข่งขันกับศูนย์ทั้งหมดที่นี่ส่งเท่ากับและศูนย์
จากนั้นเรามีสิ่งสำคัญนี้ซึ่งเป็นเป้าหมาย
ดังนั้นเป้าหมายคือจุดในแผนที่ซึ่งจะฝึกให้รถไปถึง
มันก็เหมือนปลายทาง
ดังนั้นเป้าหมายนี้จะเป็นอย่างไร
นี่จะเป็นมุมบนซ้ายของแผนที่กับรถไฟทั้งหมดเพื่อไปที่มุมซ้ายบนของแผนที่
จากนั้นเมื่อมันมาถึงมุมบนซ้ายของแผนที่จากนั้นเราก็จะไปที่มุมล่างขวาของแผนที่เพื่อให้เราสามารถจินตนาการถึงสถานการณ์ต่อไปนี้
มุมซ้ายบนของแผนที่คือสนามบินของเมืองและมุมล่างขวาของแผนที่คือตัวเมืองของเมือง
และเราจะฝึกแท็กซี่หรือ Uber เพื่อเดินทางไปกลับระหว่างสนามบินและตัวเมือง
และแน่นอนว่าเราจะทำให้รถแท็กซี่คันนี้ยากขึ้นโดยการวาดถนนที่ยากขึ้นเรื่อย
ๆ และเพิ่มอุปสรรคบนถนนมากขึ้นเพื่อดูว่ารถแท็กซี่ยังสามารถเดินทางจากสนามบินไปยังตัวเมืองได้หรือไม่
ดังนั้นนี่จะเป็นเรื่องสนุก
นั่นคือสาเหตุที่ฉันตั้งค่าพิกัดของเป้าหมายแรกนั่นคือสนามบินซึ่งอยู่ที่มุมบนซ้ายของหน้าจอ
แผนที่จะเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัสแบบนี้และพิกัดของจุดกำเนิดที่เป็นพิกัด 00 อยู่ตรงนี้
แล้วระยะที่ใหญ่กว่าคือระยะนี่ตรงนี้
ดังนั้นพิกัด 20 และ Najah ลบ 20 จึงจะอยู่ตรงนี้ที่มุมซ้ายบนของแผนที่
ทำไมฉันถึงเลือก 20 และไม่เป็นศูนย์
นั่นเป็นเพราะเราต้องการฝึกรถไม่ให้พุ่งเข้ากำแพง
คุณรู้ว่าเราต้องการที่จะฝึกฝนเข้าไปในกำแพงเช่นกันดังนั้นมันจึงไม่ใช่ศูนย์เพราะเราไม่ต้องการให้รถสัมผัสกับที่ที่เราต้องการสัมผัส
ดังนั้นเราต้องใส่มันตรงนี้แล้วฉันแค่แนะนำตัวแปรระยะทางสุดท้ายซึ่งเพิ่งให้ระยะทางปัจจุบันจากรถไปยังถนนและฉันเริ่มต้นเป็นศูนย์
เอาล่ะ
และตอนนี้ถึงเวลาที่จะทำให้รถและเกม
ดังนั้นเราจะสร้างสองคลาสหนึ่งคลาสสำหรับรถยนต์และหนึ่งคลาสสำหรับเกม
และในชั้นเรียนเหล่านี้จะทำให้การเชื่อมต่อกับ AI ของเราแล้ว
ดังนั้นเราจะทำใน Statoil ครั้งต่อไป
และจนกว่าจะสนุกกับฉัน