Witam i zapraszam do sklepu.
W porządku, więc teraz zamierzamy wprowadzić sztuczną inteligencję od zera.
Zrobimy to linia po linii.
I w tej pierwszej dobrej sekcji będziemy importować biblioteki.
Ale zanim zaczniemy z tą pierwszą sekcją kodu, chciałbym wyjaśnić związek między
sztuczną inteligencją a naszą mapą.
Właśnie dlatego wdrażamy to dla nich.
Jaki jest cel naszej sztucznej inteligencji i gdzie będziemy z niej korzystać.
Jest to bardzo proste.
Robimy tylko naszą sztuczną inteligencję, aby wybrać odpowiednią akcję i za każdym razem.
Tak więc importujemy klasę z naszego pliku, więc zrobimy ten D2 w klasie w tym pliku.
Ale potem zaimportujemy je tylko po to, aby wybrać odpowiednią akcję do zagrania za każdym razem i wybieramy tę akcję dokładnie
w tej linii.
Akcja równa się aktualizacji mózgu mniej nagrody mniej sygnału mniej sygnału będzie wejściem sieci neuronowej.
Wiesz, że składa się on z trzech sygnałów czujników Plus orientacji i orientacji ujemnej.
Więc to są dane wejściowe, ale wyjście jest akcją do grania.
I to tylko to, co zabieramy z naszej sztucznej inteligencji, poczułem, że zaraz zrobimy.
Miej to na uwadze.
To jest bardzo proste.
Najpierw importujemy dekryminalizację z AI AI, a następnie tworzymy mózg obiektu z klasy ludzkiej, która jako dane
wejściowe przyjmuje zakodowane wektory dla stanów pięciu wymiarów trzy sygnały plus orientacja
plus orientacja ujemna.
Reakcje idą w lewo, idź prosto lub idź w prawo.
A potem ten parametr gamma.
To jedyne parametry klasy, którą będziemy robić.
A kiedy już stworzymy ten obiekt, wybierzemy w klasie gry akcję do zagrania za każdym razem.
A to zależy od ostatniego słowa.
I Lusignan, który jest wkładem i to jest jedyny cel, aby to powiedzieć, że aby
prawdziwa sztuczna inteligencja grała właściwe działania, za każdym razem, gdy poruszamy się
w prawo, zamiast losowych działań, jak zaobserwowaliśmy w poprzednim tutorialu.
W porządku, zróbmy to, wykorzystajmy naszą sztuczną inteligencję.
Jak już powiedzieliśmy, zaczniemy od zaimportowania wszystkich bibliotek, których będziemy używać do implementacji.
W ten sposób otrzymamy wszystkie potrzebne narzędzia.
W porządku, zacznijmy od pierwszego.
Pierwszym z nich jest nieunikniona biblioteka non-packa z biblioteki nie-tajlandzkiej.
Zawsze polecam zaimportować to biblioteka, która pozwala nam grać i pracować z Irakijczykami.
A to jest skrótem, wygodniejszym, gdy chcemy używać numeru.
W porządku, druga biblioteka jest losowa.
A więc dzieje się tak dlatego, że podczas wdrażania powtórzeń będziemy pobierać losowe próbki z
różnych partii.
Musimy więc również zaimportować tę losową bibliotekę.
Następnie zaimportujemy os, które będą użyteczne, gdy chcemy wczytać model, ponieważ wiesz, że gdy model będzie
gotowy, zaimplementujemy kod, aby zapisać model, a następnie inny kod do załadowania modelu.
Właśnie wtedy chcemy, abyście oszczędzali mózg i ładowali mózg za każdym razem, gdy chcecie zamknąć komputer,
a my używamy mózgu, który został wcześniej wyszkolony do jakiegoś nowego eksperymentu.
To ważne.
Następnie zaimportujemy bibliotekę pochodni niezbędną.
To dlatego, że będziemy wdrażać naszą sieć neuronową z moją latarką, którą polecam znacznie
więcej niż innym sztucznym inteligencjom, ponieważ potrafi poradzić sobie z dynamicznymi wykresami.
Więc idziemy z torche, a następnie z torche mamy zamiar importować torche start i end, moduł końcowy jest najbardziej niezbędny, który
jest moduł, który zawiera wszystkie narzędzia do realizacji niektórych sieci neuronowych.
I oczywiście będzie głęboka sieć neuronowa, która weźmie jako sygnały wejściowe trzy
sygnały z trzech czujników plus orientacja i orientacja ujemna i zwróci jako wyjście akcję do grania.
Właściwie, aby zwrócić q wartości różnych akcji i używając miękkiego Max.
Zwrócimy akcję, aby zagrać tylko jedną, która jest najbardziej
istotna, aby karty poszły na tortury, a najistotniejsze, a następnie podamy skrót do pakietu funkcjonalnego.
Stąd idziemy z pakietem funkcjonalnym od końca i Maggio.
Tak więc ten pakiet funkcjonalny zawiera różne funkcje, których używamy przy wdrażaniu sieci neuronowej.
Zwykle ostatnia funkcja, którą będziemy wykorzystywać do utraty danych, ponieważ poprawia ona konwergencję, a
strata jest zawarta w tym funkcjonalnym module częściowym z modułu końcowego.
A ponieważ wszystko to trwa dość długo, zamierzamy nadać mu skrót i nazwijmy to po prostu.
Następnie tylko 3 moduły do zaimportowania w lewo.
Więc następny to kolejny centralny, który należy do niego, a my zabieramy go z
biblioteki tortur, a potem idziemy tam i nazwijmy to zamiast nim.
To oczywiście dla optymalizatora.
Będziemy importować niektóre optymalizatory do wykonywania C-klasy w takim sensie, że zdecydowanie będziemy tego
potrzebować, a następnie musimy zaimportować autografy.
I to tylko po to, abyśmy zmienili klasę z naszego żalu.
Tak więc jego cel jest trochę techniczny.
Zasadniczo musimy zaimportować klasę zmiennych, aby dokonać konwersji z tensorów, które są jak bardziej zaawansowane
tablice, aby uniknąć wszystkiego, co zawiera gradient.
Tak więc nie chcemy mieć tylko tensora samodzielnie.
Chcemy umieścić tensor w zmiennej, która będzie również zawierała gradient i aby
to zrobić, musimy użyć klasy zmiennej, aby przekształcić ten tensor w zmienną zawierającą tensor i gradient.
To trochę techniczne, ale to właśnie musimy zrobić, pracując z latarką PI.
I robimy to dzięki zmiennej klasie.
Zanim jednak przejdziemy do klasy zmiennej, musimy zaimportować torche
tego gradu i dać krótki skrót, a następnie z pochodni, którą poddajemy, importujemy Roybala. Idziemy.
A teraz mamy wszystkie biblioteki, których będziemy używać do implementacji naszej sztucznej inteligencji.
Nie będziemy więc zajmować się importowaniem żadnej innej biblioteki.
Mamy wszystkie potrzebne narzędzia.
A teraz jesteśmy gotowi, aby stworzyć architekturę sieci neuronowej.
Tak właśnie zrobimy w następnym samouczku.
A do tego czasu ciesz się AI.