Hola y bienvenidos a la tienda.
De acuerdo, ahora vamos a implementar inteligencia artificial desde cero.
Vamos a cortarlo línea por línea.
Y en esta primera buena sección vamos a importar las bibliotecas.
Pero antes de comenzar con esta primera sección de código, me gustaría explicar la conexión
entre la IA y nuestro mapa.
Es por eso que estamos implementando esto para ellos.
¿Cuál es el propósito de nuestra IA y dónde la usaremos?
Entonces es realmente muy simple.
Solo estamos haciendo que nuestra IA seleccione la acción correcta y cada vez.
Así que bien, importamos la clase de nuestro archivo, así que haremos este D2 en clase en este archivo.
Pero luego lo importamos solo para seleccionar la acción correcta para jugar en cada momento y seleccionamos esta acción
exactamente en esta línea.
La acción es igual a la actualización cerebral menos recompensa menos señal menos señal será la entrada de la red neuronal.
Sabes que está compuesto por las tres señales de los sensores Más la orientación y la orientación negativa.
Entonces esas son las entradas pero luego la salida es la acción a jugar.
Y eso es solo lo que le quitaremos a nuestra IA. Sentí que estábamos a punto de hacerlo.
Así que tenlo en mente.
Es muy sencillo.
Primero importamos la despenalización de la AI AI y luego creamos el cerebro objeto de la clase humana que toma como
entradas los vectores codificados para los estados de cinco dimensiones las tres señales más la orientación
más la orientación menos.
Las reacciones van a la izquierda, sigue recto o ve a la derecha.
Y luego este parámetro gamma.
Esos son los únicos parámetros de la clase que haremos.
Y luego, una vez que creamos ese objeto, seleccionamos en la clase de juego la acción para jugar en cada momento.
Y eso depende de la última palabra.
Y el Lusignan que es la entrada y eso es todo, es el único propósito de hacer que esto diga
que para tener una verdadera inteligencia artificial jugando las acciones correctas, entonces cada movimiento correcto en
lugar de tener acciones aleatorias como las que observamos en el tutorial anterior.
De acuerdo, hagamos esto, implementemos nuestra inteligencia artificial.
Y como dijimos, comenzaremos por importar todas las bibliotecas que vamos a utilizar para implementar.
Entonces de esa manera tendremos todas las herramientas que necesitamos.
Muy bien, así que comencemos con el primero.
El primero es la inevitable biblioteca no paga, la biblioteca no tailandesa.
Siempre recomiendo importarlo, es la biblioteca que nos permite jugar y trabajar con los iraquíes.
Y esto aquí es solo un atajo más conveniente cuando queremos usar el número.
Muy bien, entonces la segunda biblioteca es aleatoria.
Así que esto es solo porque vamos a tomar algunas muestras aleatorias de diferentes lotes cuando implementamos la
reproducción de experiencia.
Entonces, tenemos que importar esta biblioteca aleatoria también.
Luego, importaremos un sistema operativo que solo será útil cuando deseemos cargar el modelo, ya que una vez que el modelo
esté listo, implementaremos un código para guardar el modelo y luego otro código para cargar el modelo.
Ahí es cuando queremos que sepas salvar el cerebro y cargar el cerebro siempre que quieras apagar
tu computadora y usamos el cerebro que se entrenó antes para un nuevo experimento.
Entonces eso es importante
Luego vamos a importar la biblioteca de antorchas esencial.
recomiendo mucho más que las otras para la inteligencia artificial porque puede manejar gráficos dinámicos.
Esto se debe a que implementaremos nuestra red neuronal con mi linterna, que
Entonces ahí vamos con Torche y luego desde Torche vamos a importar Torche start y end the end module es el más esencial
que es el módulo que contiene todas las herramientas para implementar algunas redes neuronales.
Y, por supuesto, habrá una red neuronal profunda que tomará como entradas las tres señales de
los tres sensores más la orientación y la orientación negativa y devolverá como salida la acción para jugar.
Bueno, en realidad para devolver los valores q de las diferentes acciones y el uso de un Max.
Volveremos la acción para jugar solo una de las más relevantes para lograr
que las cartas vayan a la tortura y en la más esencial, entonces vamos a dar un atajo al paquete funcional.
Desde aquí vamos con el paquete funcional del final y Maggio.
Entonces este paquete funcional contiene las diferentes funciones que usamos cuando implementamos una red neuronal.
Por lo general, la última función será usar la pérdida de Google porque eso mejora la
convergencia y la pérdida está contenida en este submódulo funcional del módulo final.
Y como todo esto es bastante largo, le daremos un atajo y lo llamaremos simplemente.
Entonces solo quedan 3 módulos para importar.
Entonces el siguiente es otro central que depende de él y lo tomamos de la biblioteca de
tortura y luego allá vamos y lo llamamos a él en lugar de atormentarlo.
Eso es por supuesto para el optimizador.
Importaremos algunos optimizadores para realizar C-grade en el sentido, así que definitivamente lo necesitaremos
y luego tendremos que importar autógrafos.
Y eso es solo para tomar la clase variable de nuestro arrepentimiento.
Entonces el propósito es un poco técnico.
Básicamente, necesitamos importar la clase de variable para hacer una conversión de tensores que son como arreglos
más avanzados para evitar todo lo que contiene un gradiente.
Entonces es como que no queremos tener solo un tensor por sí mismo.
Queremos poner el tensor en una variable que también contendrá un gradiente y para hacerlo
necesitamos usar la clase variable para convertir este tensor en una variable que contenga el tensor y el gradiente.
Eso es un poco técnico, pero eso es lo que tenemos que hacer cuando trabajamos con PI torch.
Y hacemos esto gracias a la clase variable.
Pero antes de obtener la clase variable, tenemos que importar torche a ese graduado y vamos a
dar un atajo, así como a un estudiante de pregrado y luego, de la antorcha, a ese estudiante de primer ciclo que importamos Roybal. Allí vamos.
Y ahora tenemos todas las bibliotecas que utilizaremos para implementar nuestra IA.
Así que no nos molestaremos en importar ninguna otra biblioteca.
Tenemos todas las herramientas que necesitamos.
Y ahora estamos listos para crear la arquitectura de la red neuronal.
Entonces eso es exactamente lo que haremos en el siguiente tutorial.
Y hasta entonces, disfruta de la IA.