Hallo en welkom bij deze tutorial.
Oké, dus nu gaan we onze kunstmatige intelligentie helemaal opnieuw implementeren.
We gaan het regel voor regel doorknippen.
En in deze eerste goede sectie gaan we de bibliotheken importeren.
Maar voordat we met deze eerste codesectie beginnen, wil ik het verband tussen de
A. L. en onze die ik vond.
Daarom implementeren we dit formaat.
Wat is het doel van onze A. L. en waar gaan we het gebruiken?
Het is dus eigenlijk heel simpel.
We kijken alleen naar het selecteren van de juiste actie op elk moment.
Dus, oké, we importeren de DeQuan-klasse uit onze A. L. bestand, dus we zullen dit document
minder in dit bestand maken, maar dan importeren we het alleen om de juiste actie te selecteren om op elk moment af te spelen.
En we selecteren deze actie precies op deze regel.
Actie staat gelijk aan hersenupdate.
Minder beloning, minder signaal, minder signaal zal de input van het neurale netwerk zijn.
Weet je, het is samengesteld uit de drie signalen van de sensoren plus de oriëntatie en minus oriëntatie.
Dat is dus de invoer.
Maar dan is de output de actie om te spelen en dat is alleen wat we zullen nemen van onze ik voelde dat we op het punt
stonden te maken.
Houd daar dus rekening mee.
Het is heel simpel.
We importeren eerst de andere klasse uit de A. L. Vervolgens creëren we het objectbrein uit de Duitse klasse,
die als invoer de gecodeerde vectoren voor de status van vijf dimensies neemt, de drie signalen plus
oriëntatie plus minus oriëntatie.
De drie acties gaan naar links, gaan rechtdoor of gaan naar rechts.
En dan deze gammaparameter, dat zijn de enige parameters van de DeQuan-klasse die we gaan maken.
En als we dat object eenmaal hebben gemaakt, selecteren we in de spelklasse de actie die elke keer moet worden gespeeld.
En dat hangt af van de laatste beloning en het laatste signaal, dat is de input.
En dat is alles wat het enige doel is om deze A. L. Dat is om een echte kunstmatige intelligentie te
hebben die de juiste acties uitvoert die elke keer de juiste beweging uitvoeren in plaats van willekeurige acties zoals we
in de vorige tutorial hebben gezien.
Oke.
Dus laten we dit doen.
Laten we onze kunstmatige intelligentie implementeren.
En zoals we al zeiden, we beginnen met het importeren van alle bibliotheken die we zullen gebruiken om het te implementeren.
Op die manier hebben we alle tools die we nodig hebben.
Oke.
Dus laten we beginnen met de eerste.
De eerste is het onvermijdelijke, de geen bibliotheek, de geen bibliotheek.
Ik raad altijd aan om het te importeren.
Het is de bibliotheek die ons in staat stelt om met de arrays te spelen en ermee te werken.
En dit en hier zijn is slechts een snelkoppeling die handiger is als we ze willen gebruiken.
Oke dan.
De tweede bibliotheek is willekeurig.
Dit is dus alleen maar omdat we enkele willekeurige steekproeven zullen nemen uit de verschillende batches bij het implementeren van
experience replay.
We moeten deze willekeurige bibliotheek dus ook importeren.
Dan zullen we een besturingssysteem importeren dat alleen handig is als we het model willen laden, want weet je, als het model eenmaal klaar is,
zullen we wat code implementeren om het model op te slaan en dan nog een code om het model te
laden.
Dat is wanneer we, weet je, de hersenen willen redden en de hersenen willen laden wanneer je je computer
wilt afsluiten en de hersenen die eerder zijn getraind opnieuw willen gebruiken voor een nieuw experiment.
Dus dat is belangrijk.
Dan gaan we importeren.
De fakkelbibliotheek essentieel.
Dat komt omdat we ons neurale netwerk zullen implementeren met een zaklamp, die ik veel meer
aanbeveel dan de andere voor kunstmatige intelligentie, omdat het dynamische grafieken aankan, dus we gaan voor
Torch.
Vervolgens gaan we van Torch toorts importeren dat een end-to-end-module de meest essentiële is.
Dat is de module die alle tools bevat om sommige neurale netwerken te implementeren.
En natuurlijk zal er een diep neuraal netwerk zijn dat de drie signalen van de drie sensoren plus
oriëntatie en minus oriëntatie als invoer zal nemen, en als uitvoer de actie zal retourneren om goed te spelen, eigenlijk om
de kubuswaarden van de verschillende acties terug te geven en met een softmax zullen we de actie teruggeven om er
maar één te spelen, de meest relevante om het doel van de auto te bereiken.
Dus tegen het begin en de meest essentiële, dan gaan we een snelkoppeling naar het functionele geven.
Pakket vanaf hier gaan we, het functionele pakket uit de Enon-module, dus dit functionele pakket bevat de verschillende functies die we
gebruiken bij het implementeren van een neuraal netwerk.
Dus typisch de laatste functie die we zullen gebruiken, het verlies, omdat dat de convergentie verbetert en
het uber-verlies is opgenomen in deze functionele submodule van de motormodule.
En aangezien dit allemaal behoorlijk lang is, geven we het een kortere weg en noemen we het gewoon F.
Dan zijn er nog maar drie modules om te importeren, dus de volgende is een andere essentiële, wat optimaal is, en
we halen het uit de toortsbibliotheek en dan AP'TIN.
Daar gaan we.
En laten we het gewoon oproepen in plaats van dat atoom in brand te steken.
Dus dat is natuurlijk voor de optimizer.
We zullen enkele optimizers importeren om stochastische gradiëntafdaling uit te voeren.
We zullen het dus zeker nodig hebben.
En dan moeten we autocrat importeren en dat is alleen om de variabele klasse van Rugrat te nemen.
Dus het doel ervan is een beetje technisch.
Kortom, we moeten de variabele klasse importeren om enige conversie uit te voeren van sensoren die lijken op meer
geavanceerde arrays om te voorkomen dat er een gradiënt is.
Dus het is alsof we niet alleen maar neigingen willen hebben.
We willen de sensor in een variabele plaatsen die ook een verloop zal bevatten.
En om dit te doen, moeten we de variabele klasse gebruiken om deze sensor om te zetten in een variabele die
de tensor en de gradiënt bevat.
Dus dat is een beetje technisch, maar dat is wat we moeten doen als we met Betteridge werken en
we doen dit dankzij de variabele klasse.
Maar voordat we de variabele klasse krijgen, moeten we daar naartoe importeren of grad.
En laten we ook een snelkoppeling geven op een grafiek en dan van.
Op weg naar die handtekening.
Wij importeren.
Volleybal.
Daar gaan we.
En nu hebben we alle bibliotheken die we zullen gebruiken om onze A. L. , dus we zullen niet de moeite nemen om een
andere bibliotheek te importeren.
We hebben alle tools die we nodig hebben en nu zijn we klaar om de architectuur van het neurale netwerk te creëren.
Dus dat is precies wat we zullen doen in de volgende tutorial.
En tot die tijd, geniet van I.