Hallo und willkommen im Laden.
Nun gut, jetzt werden wir künstliche Intelligenz von Grund auf implementieren.
Wir werden es Zeile für Zeile schneiden.
In diesem ersten guten Abschnitt werden wir die Bibliotheken importieren.
Bevor wir jedoch mit diesem ersten Codeabschnitt beginnen, möchte ich die Verbindung zwischen der
KI und unserer Karte erklären.
Deshalb setzen wir das für sie um.
Was ist der Zweck unserer KI und wo werden wir sie einsetzen?
Also ist es eigentlich sehr einfach.
Wir machen nur unsere KI, um die richtige Aktion auszuwählen und jedes Mal.
OK, wir importieren die Klasse aus unserer Datei, so dass wir diese D2 in der Klasse in dieser Datei erstellen.
Dann importieren wir sie nur, um die richtige Aktion auszuwählen, die zu jedem Zeitpunkt gespielt werden soll, und wir wählen diese Aktion genau
in dieser Zeile aus.
Aktion entspricht Gehirnaktualisierung weniger Belohnung weniger Signal weniger Signal wird der Eingang des neuronalen Netzwerks sein.
Sie wissen, es besteht aus den drei Signalen der Sensoren sowie der Orientierung und der Minus-Orientierung.
Das sind also die Eingänge, aber dann ist die Ausgabe die zu spielende Aktion.
Und das ist nur das, was wir von unserer KI nehmen werden, die ich fühlen wollte.
Denken Sie also daran.
Es ist sehr einfach.
Wir importieren zuerst die Entkriminalisierung aus der KI. KI und dann das Objekt Gehirn aus der menschlichen Klasse, das die
kodierten Vektoren für die Zustände der fünf Dimensionen als die drei Signale plus Orientierung
plus Minus-Orientierung eingibt.
Reaktionen gehen nach links oder nach rechts.
Und dann dieser Gamma-Parameter.
Das sind die einzigen Parameter der Klasse, die wir erstellen werden.
Sobald wir dieses Objekt erstellt haben, wählen wir in der Spielklasse die Aktion aus, die zu jedem Zeitpunkt gespielt werden soll.
Und das hängt vom letzten Wort ab.
Und das Lusignan ist der Input, und das ist der einzige Grund, warum dies gesagt werden soll, damit
eine echte künstliche Intelligenz die richtigen Aktionen spielt, dann immer die richtige Bewegung, anstatt
zufällige Aktionen zu haben, wie wir im vorherigen Tutorial beobachtet haben.
Also gut, lass uns das tun, lass uns unsere künstliche Intelligenz implementieren.
Und wie gesagt, wir importieren zunächst alle Bibliotheken, die wir zur Implementierung verwenden.
Auf diese Weise haben wir alle Werkzeuge, die wir brauchen.
Also gut, fangen wir mit dem ersten an.
Die erste ist die unvermeidliche nicht bezahlte Bibliothek der nicht-thailändischen Bibliothek.
Ich empfehle immer, es zu importieren, es ist die Bibliothek, in der wir mit den Irakern spielen und arbeiten können.
Und das hier ist nur eine Abkürzung für mehr Komfort, wenn wir die Nummer verwenden wollen.
Alles klar, dann ist die zweite Bibliothek zufällig.
Dies ist nur deshalb der Fall, weil wir beim Implementieren der Erfahrungswiedergabe einige Stichproben aus verschiedenen
Batches nehmen werden.
Also müssen wir diese zufällige Bibliothek auch importieren.
Dann werden wir os importieren, das nur dann nützlich ist, wenn wir das Modell laden wollen, denn sobald das Modell fertig ist,
werden wir etwas Code zum Speichern des Modells und dann einen weiteren Code zum Laden des Modells implementieren.
Wir möchten, dass Sie das Gehirn retten und das Gehirn laden, wenn Sie Ihren Computer herunterfahren möchten
und wir das Gehirn, das zuvor für ein neues Experiment trainiert wurde, verwenden.
Das ist also wichtig.
Dann importieren wir die Fackelbibliothek.
Das liegt daran, dass wir unser neuronales Netzwerk mit meiner Taschenlampe implementieren werden, was ich für
künstliche Intelligenz viel mehr empfehle als die anderen, da es dynamische Diagramme verarbeiten kann.
Wir gehen also mit Fackel und dann von Fackel importieren wir Fackelstart und das Ende ist das wichtigste Modul, nämlich
das Modul, das alle Werkzeuge zur Implementierung einiger neuronaler Netzwerke enthält.
Und natürlich wird es ein tiefes neuronales Netzwerk geben, das als Eingang die
drei Signale der drei Sensoren plus Orientierung und Minus-Orientierung übernimmt und als Ausgabe die wiedergegebene Aktion zurückgibt.
Nun, um tatsächlich die q-Werte der verschiedenen Aktionen zurückzugeben und einen weichen Max zu verwenden.
Wir werden die Aktion wiederholen, um nur eine der relevantesten zu spielen,
um die Karten für die Folterung zu erreichen, und im Wesentlichen werden wir eine Abkürzung für das Funktionspaket geben.
Ab hier gehen wir mit dem Funktionspaket von Ende und Maggio aus.
Dieses Funktionspaket enthält also die verschiedenen Funktionen, die wir beim Implementieren eines neuronalen Netzwerks verwenden.
In der Regel wird also die letzte Funktion den Google-Verlust verwenden, da dadurch die Konvergenz verbessert
wird und der Verlust in diesem Funktionsmodul vom Endmodul enthalten ist.
Und da das alles ziemlich lang ist, geben wir ihm eine Abkürzung und nennen es einfach f.
Dann sind nur noch 3 Module zu importieren.
Der nächste ist also ein weiterer zentraler, der an ihm liegt, und wir nehmen ihn noch aus der Folterbibliothek, und
dann gehen wir hinauf und lassen ihn einfach zu ihm rufen, anstatt Atom zu quälen.
Das ist natürlich für den Optimierer.
Wir werden einige Optimierer importieren, um C-Grade in dem Sinne durchzuführen, dass wir sie auf jeden
Fall brauchen und dann Autogramme importieren müssen.
Und das ist nur, um die variable Klasse von unserem Bedauern zu nehmen.
Der Zweck ist also ein bisschen technisch.
Grundsätzlich müssen wir die Variablenklasse importieren, um eine Konvertierung von Tensoren vorzunehmen, die fortgeschritteneren Arrays ähneln,
um alles zu vermeiden, was einen Farbverlauf enthält.
Wir wollen also nicht nur einen Tensor alleine haben.
Wir möchten den Tensor in eine Variable setzen, die auch einen Gradienten enthält. Dazu müssen
Sie die Variablenklasse verwenden, um diesen Tensor in eine Variable zu konvertieren, die den Tensor und den Gradienten enthält.
Das ist ein bisschen technisch, aber das müssen wir bei der Arbeit mit PI-Brenner tun.
Und das machen wir dank der variablen Klasse.
Aber bevor wir die variable Klasse bekommen, müssen
wir Fackel importieren, die grad ist, und wir geben eine Abkürzung sowie einen Undergrad.
Und jetzt haben wir alle Bibliotheken, die wir zur Implementierung unserer KI verwenden werden.
Wir werden uns also nicht darum kümmern, andere Bibliotheken zu importieren.
Wir haben alle Werkzeuge, die wir brauchen.
Und jetzt sind wir bereit, die Architektur des neuronalen Netzwerks zu schaffen.
Genau das machen wir im nächsten Tutorial.
Und bis dahin genießen Sie AI.