Olá e seja bem vindo à loja.
Tudo bem, então agora vamos implementar inteligência artificial a partir do zero.
Vamos cortá-lo linha a linha.
E nesta primeira boa seção vamos importar as bibliotecas.
Mas antes de começar com esta primeira seção de código, gostaria de explicar a conexão
entre o AI eo nosso mapa.
É por isso que estamos implementando isso para eles.
Qual é o propósito de nossa AI e onde iremos usá-la.
Então, na verdade, é muito simples.
Nós estamos fazendo apenas a nossa IA para selecionar a ação correta e cada vez.
Então, importamos a classe do nosso arquivo, então vamos fazer este D2 em sala de aula neste arquivo.
Mas então, importamos apenas para selecionar a ação correta para jogar em cada momento e selecionamos essa ação
exatamente nesta linha.
Ação é igual a atualização cerebral menos recompensa menos sinal menos sinal será a entrada da rede neural.
Você sabe que é composto dos três sinais dos sensores mais a orientação e orientação negativa.
Então, essas são as entradas, mas a saída é a ação a ser executada.
E é só o que vamos tomar da nossa AI. Eu senti que estamos prestes a fazer.
Portanto, tenha isso em mente.
É muito simples.
Primeiro importamos a descriminalização da IA ​​AI, então criamos o cérebro do objeto da classe humana, que toma como entradas
os vetores codificados para os estados de cinco dimensões, os três sinais mais a orientação,
além da orientação negativa.
Reacções vão para a esquerda, siga em frente ou vá para a direita.
E, em seguida, esse parâmetro gama.
Esse é o único parâmetro da aula que faremos.
E então, uma vez que criamos esse objeto, selecionamos na classe do jogo a ação a ser tocada em cada momento.
E isso depende da última palavra.
E o Lusignan que é o insumo e é tudo o que é o único propósito de fazer isso
dizer que, para ter uma inteligência artificial real, jogando as ações corretas, cada vez que
o movimento direito, ao invés de ter ações aleatórias, como observamos no tutorial anterior.
Tudo bem, então vamos fazer isso, vamos implementar nossa inteligência artificial.
E, como dissemos, vamos começar por importar todas as bibliotecas que usaremos para implementar.
Então, assim, teremos todas as ferramentas de que precisamos.
Tudo bem, então comecemos com o primeiro.
A primeira é a inevitável biblioteca não-pagadora da biblioteca não-tailandesa.
Eu sempre recomendo importá-lo, é a biblioteca que nos permite jogar e trabalhar com os iraquianos.
E isso aqui é apenas um atalho mais conveniência quando queremos usar o número.
Tudo bem, então a segunda biblioteca é aleatória.
Então, isso é apenas porque iremos tirar algumas amostras aleatórias de lotes diferentes ao implementar a
repetição da experiência.
Então, temos que importar esta biblioteca aleatória também.
Então, iremos importar os que serão úteis quando queremos carregar o modelo porque você sabe que, uma vez que o modelo
esteja pronto, implementaremos algum código para salvar o modelo e depois outro código para carregar o modelo.
É quando queremos que você saiba, salve o cérebro e carregue o cérebro sempre que quiser desligar
seu computador e nós usamos o cérebro que foi treinado antes para alguma experiência nova.
Então isso é importante.
Então, vamos importar a biblioteca da tocha essencial.
muito mais do que os outros para a inteligência artificial, pois pode lidar com gráficos dinâmicos.
Isso é porque vamos implementar nossa rede neural com minha tocha, o que eu recomendo
Então, nós vamos com torche, então, do torche, vamos importar o início do torche e o final do módulo final é o mais essencial
que é o módulo que contém todas as ferramentas para implementar algumas redes neurais.
E é claro que haverá uma rede neural profunda que tomará como entradas os três
sinais dos três sensores mais orientação e orientação negativa e retornará como saída a ação para jogar.
Bem, na verdade, devolver os valores q das diferentes ações e usar um Max macio.
Nós devolveremos a ação para jogar apenas uma a mais relevante para
realizar os cartões para a tortura e, na maioria dos mais importantes, vamos dar um atalho ao pacote funcional.
A partir daqui, vamos com o pacote funcional do final e Maggio.
Portanto, este pacote funcional contém as diferentes funções que usamos ao implementar uma rede neural.
Então, tipicamente, a última função usará a perda do Google porque isso melhora a
convergência e a perda está contida neste submódulo funcional do módulo final.
E, como tudo isso é bastante longo, nós vamos dar um atalho e nós vamos chamar isso simplesmente.
Então, apenas 3 módulos para importar para a esquerda.
Então, o próximo é outro central que cabe a ele e nós o aceitamos ainda da biblioteca de tortura
e, em seguida, vamos e vamos chamá-lo para ele em vez de átomo de tortura.
Isso é claro para o otimizador.
Vamos importar alguns otimizadores para executar o grau C no sentido, então nós definitivamente
precisamos dele e então precisamos importar autógrafos.
E isso é apenas para tirar a classe variável de nosso arrependimento.
Então, o objetivo é um pouco técnico.
Basicamente, precisamos importar a classe variável para fazer alguma conversão de tensores que são como matrizes
mais avançadas para evitar tudo que contenha um gradiente.
Então, é como se não queremos ter apenas um tensor por si só.
Queremos colocar o tensor em uma variável que também conterá um gradiente e, para isso,
precisamos usar a classe variável para converter esse tensor em uma variável contendo o tensor e o gradiente.
Então, isso é um pouco técnico, mas é o que temos a fazer quando trabalhamos com a tocha PI.
E fazemos isso graças à classe de variáveis.
Mas antes de obter a classe de variáveis, precisamos importar torche que
grad e vamos dar um short-cut bem como undergrad e depois da tocha que undergrad importamos Roybal There we go.
E agora temos todas as bibliotecas que usaremos para implementar nossa AI.
Então, não vamos incomodar importar qualquer outra biblioteca.
Temos todas as ferramentas que precisamos.
E agora estamos prontos para criar a arquitetura da rede neural.
Então é exatamente o que faremos no próximo tutorial.
E até então, desfrute da AI.