Bonjour et bienvenue dans la boutique.
D'accord, nous allons maintenant mettre en œuvre l'intelligence artificielle à partir de zéro.
Nous allons le couper ligne par ligne.
Et dans cette première bonne section, nous allons importer les bibliothèques.
Mais avant de commencer avec cette première section de code, j'aimerais expliquer le lien
entre l'IA et notre carte.
C'est pourquoi nous mettons cela en œuvre pour eux.
Quel est le but de notre IA et où allons-nous l'utiliser?
C'est donc très simple.
Nous faisons seulement notre intelligence artificielle pour sélectionner la bonne action et à chaque fois.
Donc, OK, nous importons la classe à partir de notre fichier, nous allons donc créer ce D2 en classe dans ce fichier.
Mais ensuite, nous l’importons uniquement pour sélectionner la bonne action à jouer à chaque fois et nous sélectionnons cette action exactement
à cette ligne.
Action égale mise à jour du cerveau moins récompense moins signal moins signal sera l'entrée du réseau de neurones.
Vous savez qu'il est composé des trois signaux des capteurs, plus l'orientation et l'orientation moins.
Donc, ce sont les entrées, mais alors la sortie est l'action à jouer.
Et ce n’est que ce que nous retiendrons de notre IA, je pense que nous sommes sur le point de le fabriquer.
Alors garde cela en tête.
C'est très simple.
Nous importons d’abord la décriminalisation de l’IA AI puis nous créons le cerveau objet de la classe humaine qui prend en
entrée les vecteurs codés pour les états à cinq dimensions les trois signaux plus l’orientation
plus l’orientation moins.
Les réactions vont à gauche vont tout droit ou vont à droite.
Et puis ce paramètre gamma.
Ce sont les seuls paramètres de la classe que nous allons faire.
Et puis, une fois que nous avons créé cet objet, nous sélectionnons dans la classe de jeu l'action à jouer à chaque fois.
Et cela dépend du dernier mot.
Et le Lusignan, qui est l’input et c’est tout, c’est le seul but de dire que pour avoir une
véritable intelligence artificielle jouant les bonnes actions puis à chaque fois le bon mouvement au lieu
d’avoir des actions aléatoires comme nous l’avions observé dans le tutoriel précédent.
Très bien, faisons ceci, mettons en œuvre notre intelligence artificielle.
Et comme nous l’avons dit, nous allons commencer par importer toutes les bibliothèques que nous utiliserons pour les implémenter.
Ainsi, nous disposerons de tous les outils nécessaires.
Très bien, commençons par le premier.
Le premier est l'inévitable bibliothèque non payante, la bibliothèque non thaïlandaise.
Je recommande toujours de l'importer c'est la bibliothèque qui nous permet de jouer et de travailler avec les Irakiens.
Et ce n’est là qu’un raccourci plus pratique lorsque nous voulons utiliser un numéro.
D'accord, la deuxième bibliothèque est aléatoire.
C’est donc simplement parce que nous allons prélever des échantillons aléatoires de différents lots lors de la mise en œuvre de
la relecture d’expérience.
Nous devons donc importer cette bibliothèque aléatoire également.
Ensuite, nous allons importer des fichiers qui ne seront utiles que lorsque nous voudrons charger le modèle, car vous savez que lorsque le
modèle sera prêt, nous implémenterons du code pour enregistrer le modèle puis un autre code pour le charger.
C'est là que nous voulons savoir sauver le cerveau et le charger chaque fois que vous souhaitez
éteindre votre ordinateur. Nous utilisons le cerveau déjà formé pour effectuer une nouvelle expérience.
Donc c'est important.
Ensuite, nous allons importer la bibliothèque de torche essentielle.
C'est parce que nous allons implémenter notre réseau de neurones avec mon flambeau, ce que je recommande
beaucoup plus que les autres pour l'intelligence artificielle, car il peut gérer des graphiques dynamiques.
Donc nous y allons avec une torche puis une torche nous allons importer une torche début et fin de fin. Le module le plus essentiel est
le module qui contient tous les outils pour mettre en œuvre des réseaux de neurones.
Et bien sûr, il y aura un réseau de neurones profonds qui prendra en entrée
les trois signaux des trois capteurs plus l'orientation et l'orientation négative et renverra en sortie l'action à jouer.
Eh bien, effectivement, pour renvoyer les valeurs q des différentes actions et utiliser un logiciel Max.
Nous retournerons l’action pour ne jouer qu’une des plus pertinentes pour accomplir
les cartes qui vont à la torture et dans la plus essentielle nous allons ensuite donner un raccourci au paquet fonctionnel.
De là, nous allons avec le paquet fonctionnel de la fin et Maggio.
Donc, ce paquet fonctionnel contient les différentes fonctions que nous utilisons lors de l’implémentation d’un réseau de neurones.
Donc, généralement, la dernière fonction que nous utiliserons sera la perte de Google, car cela améliore la
convergence et la perte est contenue dans ce sous-module fonctionnel du module final.
Et comme tout cela est assez long, nous allons lui donner un raccourci et nous allons l'appeler simplement.
Il ne reste plus que 3 modules à importer.
Donc, la suivante est une autre centrale qui dépend de lui et nous la récupérons de la bibliothèque
de torture puis, là-haut, nous allons et appelons-le simplement au lieu d'atome de torture.
C'est bien sûr pour l'optimiseur.
Nous allons importer des optimiseurs pour réaliser la classe C dans le sens où nous en aurons certainement
besoin et nous devrons ensuite importer des autographes.
Et ce n'est que pour prendre la classe variable de notre regret.
Donc, le but est un peu technique.
Fondamentalement, nous devons importer la classe de variable pour effectuer une conversion à partir de tenseurs qui ressemblent à des
tableaux plus avancés pour éviter tout ce qui contient un dégradé.
Donc, c'est comme si nous ne voulions pas avoir qu'un tenseur par lui-même.
Nous voulons placer le tenseur dans une variable qui contiendra également un gradient. Pour ce faire,
nous devons utiliser la classe de variables afin de convertir ce tenseur en une variable contenant le tenseur et le gradient.
C'est donc un peu technique, mais c'est ce que nous devons faire lorsque nous travaillons avec PI torch.
Et nous le faisons grâce à la classe variable.
Mais avant d’obtenir la classe variable, nous devons importer le flambeau de ce
grad et donner un raccourci également aux étudiants du premier cycle, puis du flambeau que nous importons de Roybal. Nous y allons.
Et nous avons maintenant toutes les bibliothèques que nous utiliserons pour implémenter notre IA.
Nous ne prendrons donc pas la peine d'importer une autre bibliothèque.
Nous avons tous les outils dont nous avons besoin.
Et maintenant, nous sommes prêts à créer l’architecture du réseau de neurones.
C'est donc exactement ce que nous allons faire dans le prochain tutoriel.
Et jusque-là, profitez de l'IA.