Halo dan selamat datang di toko.
Baiklah sekarang kita akan menerapkan kecerdasan buatan dari awal.
Kita akan memotongnya baris demi baris.
Dan di bagian baik pertama ini kita akan mengimpor perpustakaan.
Tetapi sebelum kita mulai dengan bagian kode pertama ini saya ingin menjelaskan hubungan
antara AI dan peta kita.
Itu sebabnya kami menerapkan ini untuk mereka.
Apa tujuan AI kita dan di mana kita akan menggunakannya.
Jadi sebenarnya sangat sederhana.
Kami hanya membuat AI kami untuk memilih tindakan yang tepat dan setiap kali.
Jadi OK kita mengimpor kelas dari file kita sehingga kita akan membuat D2 ini di kelas dalam file ini.
Tetapi kemudian kami mengimpornya hanya untuk memilih tindakan yang tepat untuk dimainkan pada setiap waktu dan kami memilih tindakan ini tepat
di baris ini.
Tindakan sama dengan pembaruan otak, kurang ganjaran, lebih sedikit sinyal, semakin sedikit sinyal akan menjadi input dari jaringan saraf.
Anda tahu itu terdiri dari tiga sinyal sensor plus orientasi dan minus orientasi.
Jadi itulah input tetapi kemudian output adalah aksi untuk dimainkan.
Dan itu hanya apa yang akan kami ambil dari AI kami yang saya rasa akan kami buat.
Jadi ingatlah itu.
Ini sangat sederhana.
Kami pertama-tama mengimpor dekriminalisasi dari AI AI lalu kami membuat objek otak dari kelas manusia yang mengambil
input vektor yang disandikan untuk keadaan lima dimensi tiga sinyal plus orientasi
plus minus orientasi.
Reaksi ke kiri ke kanan atau ke kanan.
Dan kemudian parameter gamma ini.
Itulah satu-satunya parameter kelas yang akan kita buat.
Dan kemudian setelah kita membuat objek yang kita pilih di kelas permainan aksi untuk dimainkan pada setiap waktu.
Dan itu tergantung pada kata terakhir.
Dan Lusignan yang merupakan input dan hanya itu satu-satunya tujuan membuat ini mengatakan bahwa untuk memiliki kecerdasan
buatan nyata memainkan tindakan yang tepat maka setiap kali langkah yang benar daripada
memiliki tindakan acak seperti yang kita amati dalam tutorial sebelumnya.
Baiklah jadi mari kita lakukan ini mari kita terapkan kecerdasan buatan kita.
Dan seperti yang kami katakan kami akan mulai dengan mengimpor semua perpustakaan yang akan kami gunakan untuk mengimplementasikan.
Jadi dengan begitu kita akan memiliki semua alat yang kita butuhkan.
Baiklah jadi mari kita mulai dengan yang pertama.
Yang pertama adalah perpustakaan non-bayar, perpustakaan non-Thailand.
Saya selalu merekomendasikan untuk mengimpornya perpustakaan yang memungkinkan kami untuk bermain dan bekerja dengan orang Irak.
Dan ini di sini hanyalah jalan pintas lebih nyaman ketika kita ingin menggunakan nomor.
Baiklah, pustaka kedua adalah acak.
Jadi ini hanya karena kita akan mengambil beberapa sampel acak dari kumpulan berbeda ketika menerapkan
replay pengalaman.
Jadi kita harus mengimpor perpustakaan acak ini juga.
Kemudian kami akan mengimpor os yang hanya berguna ketika kami ingin memuat model karena Anda tahu begitu model siap
kami akan mengimplementasikan beberapa kode untuk menyimpan model dan kemudian kode lain untuk memuat model.
Saat itulah kami ingin Anda tahu menyelamatkan otak dan memuat otak kapan pun Anda ingin mematikan
komputer Anda dan kami menggunakan otak yang dilatih sebelumnya untuk beberapa percobaan baru.
Jadi itu penting.
Lalu kita akan mengimpor pustaka obor penting.
Itu karena kami akan mengimplementasikan jaringan saraf kami dengan obor yang saya rekomendasikan jauh lebih
banyak daripada yang lain untuk kecerdasan buatan karena dapat menangani grafik dinamis.
Jadi kita mulai dengan torche kemudian dari torche kita akan mengimpor mulai torche dan mengakhiri modul akhir adalah yang paling penting
itu modul yang berisi semua alat untuk mengimplementasikan beberapa jaringan saraf.
Dan tentu saja akan ada jaringan saraf yang dalam yang akan mengambil input tiga
sinyal dari tiga sensor plus orientasi dan minus orientasi dan akan kembali sebagai output aksi untuk dimainkan.
Yah sebenarnya untuk mengembalikan nilai q dari tindakan yang berbeda dan menggunakan Max lunak.
Kami akan mengembalikan aksi untuk memainkan hanya satu yang paling relevan
untuk menyelesaikan kartu pergi ke penyiksaan dan yang paling penting maka kita akan memberikan jalan pintas ke paket fungsional.
Dari sini kita pergi dengan paket fungsional dari akhir dan Maggio.
Jadi paket fungsional ini berisi berbagai fungsi yang kami gunakan saat menerapkan jaringan saraf.
Jadi biasanya fungsi terakhir kita akan menggunakan Google loss karena meningkatkan konvergensi dan
kerugian terkandung dalam submodule fungsional ini dari modul akhir.
Dan karena semua ini cukup panjang, kita akan memberikannya jalan pintas dan kita akan menyebutnya f saja.
Maka hanya 3 modul untuk mengimpor kiri.
Jadi yang berikutnya adalah yang sentral yang terserah padanya dan kita mengambilnya dari perpustakaan penyiksaan dan kemudian
di sana kita pergi dan mari kita serahkan saja kepadanya bukan atom penyiksaan.
Itu tentu saja untuk pengoptimal.
Kami akan mengimpor beberapa pengoptimal untuk melakukan C-grade dalam arti sehingga kami pasti akan membutuhkannya dan
kemudian kami perlu mengimpor tanda tangan.
Dan itu hanya untuk mengambil kelas variabel dari penyesalan kami.
Jadi tujuannya sedikit teknis.
Pada dasarnya kita perlu mengimpor kelas variabel untuk melakukan konversi dari tensor yang seperti array yang
lebih maju untuk menghindari semua yang mengandung gradien.
Jadi sepertinya kita tidak ingin hanya memiliki tensor dengan sendirinya.
Kami ingin meletakkan tensor ke dalam variabel yang juga akan mengandung gradien dan untuk
melakukan ini kita perlu menggunakan kelas variabel untuk mengubah tensor ini menjadi variabel yang berisi tensor dan gradien.
Jadi itu sedikit teknis tetapi itulah yang harus kita lakukan ketika bekerja dengan PI torch.
Dan kami melakukan ini berkat kelas variabel.
Tetapi sebelum mendapatkan kelas variabel, kita perlu mengimpor torche lulusan itu dan
mari kita beri jalan pintas juga sarjana dan kemudian dari obor sarjana itu kita mengimpor Roybal Di sana kita pergi.
Dan sekarang kami memiliki semua perpustakaan yang akan kami gunakan untuk mengimplementasikan AI kami.
Jadi kami tidak akan repot mengimpor perpustakaan lain.
Kami memiliki semua alat yang kami butuhkan.
Dan sekarang kita siap untuk membuat arsitektur jaringan saraf.
Jadi itulah yang akan kita lakukan di tutorial selanjutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.