Bună ziua și bun venit la magazin.
În regulă, acum vom implementa inteligența artificială de la zero.
O să-i tăiem linia.
Și în această primă secțiune bună vom importa bibliotecile.
Dar, înainte de a începe cu această primă secțiune de cod, aș vrea să explic
conexiunea dintre AI și harta noastră.
De aceea punem în aplicare acest lucru pentru ei.
Care este scopul AI nostru și unde îl vom folosi.
Deci, de fapt este foarte simplu.
Noi facem doar AI-ul nostru să aleagă acțiunea potrivită și de fiecare dată.
În regulă, importăm clasa din fișierul nostru, astfel încât vom face acest D2 în clasă în acest fișier.
Dar apoi vom importa doar pentru a selecta acțiunea potrivită pentru a juca în fiecare moment și vom selecta această acțiune exact
la această linie.
Acțiunea este egală cu actualizarea creierului mai puțin recompensa semnalul mai puțin semnalul va fi intrarea rețelei neuronale.
Știți că este compus din cele trei semnale ale senzorilor plus orientarea și orientarea minus.
Deci, aceasta este intrarea, dar apoi ieșirea este acțiunea de jucat.
Și asta este doar ceea ce vom lua de la AI pe care am simțit-o pe care o vom face.
Așa că ține minte.
E foarte simplu.
Mai întâi importăm decriminalizarea de la AI AI apoi creăm creierul obiect din clasa umană care ia ca
intrări vectorii codificați pentru stările de cinci dimensiuni cele trei semnale plus orientarea
plus minus orientare.
Reacțiile merg la stânga mergeți drept sau mergeți la dreapta.
Și apoi acest parametru gamma.
Acestea sunt singurii parametri ai clasei pe care le vom face.
Apoi, odată ce am creat acel obiect, vom selecta în clasa de joc acțiunea de jucat în fiecare moment.
Și asta depinde de ultimul cuvânt.
Iar Lusignanul, care este intrarea și care este singurul scop care face acest lucru, spune că pentru a avea o
adevărată inteligență artificială care să joace acțiunile potrivite, atunci de fiecare dată când se mișcă drept
în loc să aibă acțiuni aleatorii ca noi observate în tutorialul precedent.
Bine, deci hai să facem asta să punem în aplicare inteligența noastră artificială.
Și cum am spus că vom începe prin a importa toate bibliotecile pe care le vom folosi pentru implementare.
Astfel vom avea toate instrumentele de care avem nevoie.
Deci, haideți să începem cu primul.
Prima este inevitabila biblioteca non-pay biblioteca non-Thai.
Întotdeauna recomand să-l importați este biblioteca care ne permite să jucăm și să lucrăm cu irakienii.
Și aici este doar o scurtătură mai multă comoditate atunci când dorim să folosim numărul.
Bine, atunci biblioteca a doua este aleatorie.
Deci, acest lucru este doar pentru că vom lua câteva mostre aleatoare din loturi diferite atunci când
implementăm reluarea experienței.
Deci, trebuie să importăm și această bibliotecă aleatoare.
Apoi vom importa os care va fi folositoare atunci când dorim să încărcăm modelul deoarece știți odată ce modelul este gata
va implementa un cod pentru a salva modelul și apoi un alt cod pentru a încărca modelul.
Atunci când vrem să știți că salvați creierul și încărcați creierul ori de câte ori doriți să
închideți computerul și folosim creierul care a fost instruit înainte pentru un nou experiment.
Deci, asta e important.
Apoi vom importa biblioteca tortei esențială.
Asta pentru ca ne vom implementa reteaua neurala cu torta pe care o recomand mult mai
mult decat celelalte pentru inteligenta artificiala pentru ca se poate ocupa de grafice dinamice.
Deci, acolo mergem cu torce apoi de la torce vom importa torche start și sfârșitul modulul de sfârșit este cel mai esențial care
este modulul care conține toate instrumentele de implementare a unor rețele neuronale.
Și, bineînțeles, va exista o rețea neuronală profundă care va lua ca intrări cele trei
semnale ale celor trei senzori plus orientare și orientare minus și va reveni ca ieșire acțiunea de jucat.
Ei bine, pentru a reveni la valorile q ale diferitelor acțiuni și folosind un soft Max.
Vom reveni la acțiune pentru a juca doar una dintre cele mai relevante pentru
a realiza cardurile pentru a merge la tortură și în cea mai esențială, apoi vom da o scurtă tăiere la pachetul funcțional.
De aici mergem cu pachetul funcțional de la capăt și Maggio.
Deci, acest pachet funcțional conține diferitele funcții pe care le folosim atunci când implementăm o rețea neurală.
Deci, de obicei, ultima funcție va fi folosirea pierderii Google, deoarece aceasta îmbunătățește convergența,
iar pierderea este inclusă în acest submodul funcțional din modulul final.
Și din moment ce toate acestea sunt destul de lungi, o să-i dăm o scurtătură și o vom numi pur și simplu.
Apoi, doar 3 module pentru a importa stânga.
Așadar, următorul este unul central, care este de până la el și îl luăm din biblioteca de
tortură și apoi mergem acolo și să-i spunem în loc să torturăm atomul.
Este, desigur, pentru optimizator.
Vom importa unii optimizatori pentru a realiza gradul C în sensul că vom avea nevoie cu siguranță de ea
și apoi vom avea nevoie să importăm autografe.
Și asta numai pentru a lua clasa variabilă din regretul nostru.
Deci, scopul este puțin tehnic.
Practic, trebuie să importim clasa variabilă pentru a face o conversie din tensori care sunt ca mai multe matrice
avansate pentru a evita tot ceea ce conține un gradient.
Asa ca nu vrem sa avem doar un tensor de la sine.
Vrem să punem tensorul într-o variabilă care va conține și un gradient și pentru a
face acest lucru trebuie să folosim clasa variabilă pentru a converti acest tensor într-o variabilă care conține tensorul și gradientul.
Deci este puțin tehnic, dar asta trebuie să facem atunci când lucrăm cu torța PI.
Și facem asta datorită clasei variabile.
Dar inainte de a obtine clasa variabila trebuie sa importim torche grad si
sa facem o scurta taietura precum si o intalnire si apoi de la torta care se ingrasam importam Roybal Acolo mergem.
Și acum avem toate bibliotecile pe care le vom folosi pentru a implementa AI.
Așa că nu ne vom deranja să importăm altă bibliotecă.
Avem toate instrumentele de care avem nevoie.
Și acum suntem gata să creăm arhitectura rețelei neuronale.
Deci, exact așa vom face în următorul tutorial.
Și până atunci să vă bucurați de AI.