Ciao e benvenuto nel negozio.
Bene, ora implementeremo l'intelligenza artificiale da zero.
Lo taglieremo linea per linea.
E in questa prima buona sezione importeremo le librerie.
Ma prima di iniziare con questa prima sezione di codice vorrei spiegare la connessione tra
l'intelligenza artificiale e la nostra mappa.
Ecco perché stiamo implementando questo per loro.
Qual è lo scopo della nostra intelligenza artificiale e dove lo useremo.
Quindi è in realtà molto semplice.
Stiamo solo facendo la nostra IA per selezionare l'azione giusta e ogni volta.
Quindi OK importiamo la classe dal nostro file in modo da rendere questo D2 in classe in questo file.
Ma poi lo importiamo solo per selezionare l'azione giusta da giocare ogni volta e selezioniamo questa azione esattamente
su questa linea.
L'azione è uguale all'aggiornamento del cervello meno ricompensa meno il segnale meno segnale sarà l'input della rete neurale.
Sai che è composto dai tre segnali dei sensori più l'orientamento e l'orientamento negativo.
Quindi questo è l'input, ma l'output è l'azione da giocare.
E questo è solo quello che prenderemo dalla nostra intelligenza artificiale. Ho sentito che stiamo per fare.
Quindi tienilo a mente.
È molto semplice.
Per prima cosa importa la decriminalizzazione dall'IA AI, quindi creiamo il cervello oggetto dalla classe umana che prende come
input i vettori codificati per gli stati delle cinque dimensioni i tre segnali più
l'orientamento più l'orientamento meno.
Le reazioni vanno a sinistra vanno dritte o vanno a destra.
E poi questo parametro gamma.
Questo è l'unico parametro della classe che realizzeremo.
E poi, una volta creato l'oggetto, selezioniamo nella classe di gioco l'azione da giocare ogni volta.
E questo dipende dall'ultima parola.
E il Lusignan che è l'input e questo è tutto ciò che è l'unico scopo di fare questo dire
che per avere una vera intelligenza artificiale che gioca le azioni giuste allora ogni volta
la mossa giusta invece di avere azioni casuali come abbiamo osservato nel tutorial precedente.
Va bene, facciamolo implementiamo la nostra intelligenza artificiale.
E come abbiamo detto inizieremo con l'importazione di tutte le librerie che useremo per implementare.
In questo modo avremo tutti gli strumenti di cui abbiamo bisogno.
Va bene, iniziamo con il primo.
Il primo è l'inevitabile libreria non a pagamento della biblioteca non thailandese.
Consiglio sempre di importarlo è la libreria che ci permette di suonare e lavorare con gli iracheni.
E questo qui è solo una scorciatoia più comoda quando vogliamo usare il numero.
Va bene allora la seconda libreria è casuale.
Quindi questo è solo perché prenderemo alcuni campioni casuali da diversi lotti quando implementiamo
la riproduzione dell'esperienza.
Quindi dobbiamo importare anche questa libreria casuale.
Quindi importeremo os che sarà utile quando vogliamo caricare il modello perché, una volta che il modello è pronto,
implementeremo del codice per salvare il modello e poi un altro codice per caricare il modello.
In quel momento vogliamo che tu sappia salvare il cervello e caricare il cervello ogni volta che
vuoi spegnere il computer e usiamo il cervello precedentemente addestrato per qualche nuovo esperimento.
Quindi è importante
Quindi importeremo la libreria torcia essenziale.
raccomando molto più delle altre per l'intelligenza artificiale perché può gestire grafici dinamici.
Questo perché implementeremo la nostra rete neurale con la mia torcia, che
Quindi andiamo con le torche poi dalle torche che stiamo per importare torche start e end il modulo end è il più essenziale
che è il modulo che contiene tutti gli strumenti per implementare alcune reti neurali.
E naturalmente ci sarà una rete neurale profonda che prenderà come input i tre
segnali dei tre sensori più l'orientamento e l'orientamento negativo e restituirà come uscita l'azione da giocare.
Beh, in realtà per restituire i valori di q delle diverse azioni e utilizzando un massimo morbido.
Torneremo all'azione per giocare solo uno dei più rilevanti per
portare a termine le torture e in quello più essenziale daremo una scorciatoia al pacchetto funzionale.
Da qui andiamo con il pacchetto funzionale dalla fine e Maggio.
Quindi questo pacchetto funzionale contiene le diverse funzioni che usiamo quando implementiamo una rete neurale.
Quindi, in genere, l'ultima funzione verrà utilizzata per la perdita di Google perché migliora la convergenza
e la perdita è contenuta in questo sottomodulo funzionale dal modulo finale.
E dato che tutto questo è piuttosto lungo, gli daremo una scorciatoia e la chiameremo semplicemente.
Quindi solo 3 moduli da importare a sinistra.
Quindi il prossimo è un altro centrale che dipende da lui e lo prendiamo dalla libreria delle
torture e poi lassù andiamo e chiamiamolo a lui invece di tortura atomica.
Questo è ovviamente per l'ottimizzatore.
Importeremo alcuni ottimizzatori per eseguire C-grade nel senso in cui ne avremo sicuramente bisogno
e quindi avremo bisogno di importare autografi.
E questo è solo per prendere la classe variabile dal nostro rimpianto.
Quindi lo scopo è un po 'tecnico.
Fondamentalmente abbiamo bisogno di importare la classe variabile per fare una conversione da tensori che sono come matrici
più avanzate per evitare tutto ciò che contiene una sfumatura.
Quindi è come se non volessimo avere solo un tensore da solo.
Vogliamo mettere il tensore in una variabile che conterrà anche un gradiente e per farlo
dobbiamo usare la classe variabile per convertire questo tensore in una variabile contenente il tensore e il gradiente.
Quindi questo è un po 'tecnico ma è quello che dobbiamo fare quando lavoriamo con torcia PI.
E lo facciamo grazie alla classe variabile.
Ma prima di ottenere la classe variabile dobbiamo importare torche che
grad e dare una scorciatoia anche a un undergrad e quindi dalla torcia che undergrad importiamo Roybal.
E ora abbiamo tutte le librerie che useremo per implementare la nostra intelligenza artificiale.
Quindi non ci preoccuperemo di importare altre librerie.
Abbiamo tutti gli strumenti di cui abbiamo bisogno.
E ora siamo pronti per creare l'architettura della rete neurale.
Questo è esattamente ciò che faremo nel prossimo tutorial.
E fino ad allora goditi l'intelligenza artificiale.