สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่ร้านค้า
เอาล่ะตอนนี้เรากำลังจะใช้ปัญญาประดิษฐ์ตั้งแต่ต้น
เราจะตัดมันทีละบรรทัด
และในส่วนที่ดีแรกนี้เราจะนำเข้าห้องสมุด
แต่ก่อนที่เราจะเริ่มด้วยส่วนรหัสแรกนี้ฉันต้องการอธิบายการเชื่อมต่อระหว่าง AI และแผนที่ของเรา
นั่นคือเหตุผลที่เรานำสิ่งนี้ไปใช้
อะไรคือจุดประสงค์ของ AI ของเราและเราจะใช้มันที่ไหน
จริงๆแล้วมันง่ายมาก
เราแค่ทำให้ AI ของเราเลือกการกระทำที่ถูกต้องและทุกครั้ง
ตกลงเรานำเข้าคลาสจากไฟล์ของเราดังนั้นเราจะทำให้ D2 นี้เป็นคลาสในไฟล์
แต่จากนั้นเราก็นำเข้ามันเพียงเพื่อเลือกการกระทำที่ถูกต้องที่จะเล่นในแต่ละครั้งและเราเลือกการกระทำนี้ตรงที่บรรทัดนี้
การดำเนินการเท่ากับการอัพเดทสมองรางวัลน้อยสัญญาณน้อยสัญญาณน้อยจะเป็นอินพุตของเครือข่ายประสาท
คุณรู้ว่ามันประกอบด้วยสัญญาณสามตัวของเซ็นเซอร์รวมถึงทิศทางและลบ
นั่นคืออินพุต แต่จากนั้นเอาต์พุตก็คือแอ็คชั่นที่จะเล่น
และนั่นเป็นเพียงสิ่งที่เราจะได้รับจาก AI ของเราฉันรู้สึกว่าเรากำลังจะทำ
ดังนั้นจงจำไว้
มันง่ายมาก
ก่อนอื่นเรานำเข้าการลดทอนความเป็นอาชญากรรมจาก AI AI
จากนั้นเราสร้างสมองวัตถุจากคลาสมนุษย์ซึ่งใช้เป็นอินพุตเวกเตอร์ที่เข้ารหัสสำหรับสถานะห้ามิติสัญญาณสามทิศทาง
ปฏิกิริยาตอบโต้ไปทางตรงหรือไปทางขวา
แล้วพารามิเตอร์แกมม่านี้
นั่นเป็นพารามิเตอร์เฉพาะของคลาสที่เราจะทำ
จากนั้นเมื่อเราสร้างวัตถุนั้นที่เราเลือกในคลาสเกมการกระทำที่จะเล่นในแต่ละครั้ง
และนั่นก็ขึ้นอยู่กับคำสุดท้าย
และ
Lusignan ซึ่งเป็นอินพุตและนั่นคือจุดประสงค์เพียงอย่างเดียวของการทำสิ่งนี้เพื่อให้มีปัญญาประดิษฐ์ที่แท้จริงในการเล่นการกระทำที่ถูกต้องจากนั้นทุกครั้งที่เคลื่อนไหวถูกต้อง
เอาล่ะลองทำสิ่งนี้กันเถอะใช้ปัญญาประดิษฐ์ของเรา
และอย่างที่เราบอกว่าเรากำลังจะเริ่มต้นด้วยการนำเข้าไลบรารีทั้งหมดที่เราจะนำไปใช้
ดังนั้นวิธีที่เราจะมีเครื่องมือทั้งหมดที่เราต้องการ
เอาล่ะเริ่มกันด้วยอันแรก
คนแรกคือสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้สำหรับห้องสมุดที่ไม่ใช่การจ่ายเงิน
ฉันมักจะแนะนำให้นำเข้ามันเป็นห้องสมุดที่ให้เราเล่นและทำงานกับชาวอิรักได้
และนี่คือทางลัดที่สะดวกยิ่งขึ้นเมื่อเราต้องการใช้หมายเลข
ไลบรารี่ที่สองจากนั้นจะสุ่ม
นี่เป็นเพียงเพราะเราจะสุ่มตัวอย่างจากกลุ่มที่แตกต่างกันเมื่อนำประสบการณ์การเล่นซ้ำ
ดังนั้นเราต้องนำเข้าไลบรารีสุ่มนี้เช่นกัน
จากนั้นเราจะนำเข้าระบบปฏิบัติการที่จะมีประโยชน์เมื่อเราต้องการโหลดแบบจำลองเพราะคุณรู้ว่าเมื่อแบบจำลองพร้อมแล้วเราจะใช้รหัสบางส่วนเพื่อบันทึกแบบจำลองและจากนั้นอีกรหัสหนึ่งเพื่อโหลดแบบจำลอง
นั่นคือเมื่อเราต้องการให้คุณรู้ว่าช่วยรักษาสมองและโหลดสมองเมื่อใดก็ตามที่คุณต้องการปิดคอมพิวเตอร์ของคุณและเราใช้สมองที่ได้รับการฝึกฝนมาก่อนสำหรับการทดลองใหม่
นั่นเป็นสิ่งสำคัญ
จากนั้นเราจะนำเข้าห้องสมุดไฟฉายที่จำเป็น
นั่นเป็นเพราะเราจะนำโครงข่ายประสาทเทียมของเราไปใช้กับคบเพลิงซึ่งฉันแนะนำมากกว่าตัวอื่นสำหรับปัญญาประดิษฐ์เพราะมันสามารถจัดการกราฟแบบไดนามิก
ดังนั้นเราจึงไปกับ torche จาก torche เราจะนำเข้า
torche เริ่มต้นและสิ้นสุดโมดูลสิ้นสุดเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดที่เป็นโมดูลที่มีเครื่องมือทั้งหมด
และแน่นอนว่าจะมีโครงข่ายประสาทลึกที่จะรับสัญญาณทั้งสามของเซ็นเซอร์สามตัวพร้อมการวางแนวและการวางแนวลบ
ที่จริงแล้วเพื่อคืนค่า q ของการกระทำที่แตกต่างกันและการใช้ซอฟต์แม็กซ์
เราจะกลับมาดำเนินการเพื่อเล่นเพียงหนึ่งเดียวที่เกี่ยวข้องมากที่สุดที่จะทำให้การ์ดไปสู่การทรมานและในสิ่งที่จำเป็นที่สุดจากนั้นเราจะตัดทอนชุดการทำงานที่สั้น
จากที่นี่เราไปกับแพคเกจการทำงานจากปลายและ Maggio
ดังนั้นแพ็คเกจการทำงานนี้จึงมีฟังก์ชั่นต่าง ๆ ที่เราใช้เมื่อใช้งานโครงข่ายประสาท
ดังนั้นโดยทั่วไปแล้วฟังก์ชั่นสุดท้ายเราจะใช้การสูญเสียของ Google เพราะมันช่วยปรับปรุงการลู่เข้าและการสูญเสียที่อยู่ใน
submodule ที่ใช้งานได้จากโมดูลสุดท้าย
และเนื่องจากทั้งหมดนี้ค่อนข้างยาวเราจะให้ทางลัดและเราจะเรียกมันว่า f เพียงอย่างเดียว
จากนั้นเหลือเพียง 3 โมดูลที่จะนำเข้าเหลือ
ดังนั้นคนต่อไปคือศูนย์กลางอีกคนซึ่งขึ้นอยู่กับเขาและเราเอามันจากห้องสมุดทรมานและจากนั้นไปที่นั่นแล้วเราก็ไปแล้วลองเรียกมันว่าเขาแทนอะตอมทรมาน
แน่นอนว่าเป็นเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ
เราจะนำเข้าเครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพบางอย่างเพื่อดำเนินการเกรด C ในแง่ดังนั้นเราจะต้องการมันแน่นอน
และนั่นเป็นเพียงการเรียนตัวแปรจากความเสียใจของเรา
ดังนั้นจุดประสงค์ของมันคือเทคนิคเล็กน้อย
โดยทั่วไปเราจำเป็นต้องนำเข้าคลาสตัวแปรเพื่อทำการแปลงบางส่วนจากเทนเซอร์ซึ่งเป็นอาร์เรย์ที่สูงกว่าเพื่อหลีกเลี่ยงสิ่งที่มีการไล่ระดับสี
ดังนั้นเราจึงไม่ต้องการมีเมตริกซ์เพียงอย่างเดียว
เราต้องการที่จะนำเทนเซอร์ไปเป็นตัวแปรที่จะมีการไล่ระดับสีและการทำเช่นนี้เราจำเป็นต้องใช้คลาสตัวแปรในการแปลงเทนเซอร์นี้เป็นตัวแปรที่มีเทนเซอร์และการไล่ระดับสี
นั่นเป็นเทคนิคเล็กน้อย แต่นั่นคือสิ่งที่เราต้องทำเมื่อทำงานกับไฟฉาย PI
และเราทำสิ่งนี้ต้องขอบคุณคลาสตัวแปร
แต่ก่อนที่จะรับคลาสตัวแปรเราจำเป็นต้องนำเข้า torche ที่ผู้สำเร็จการศึกษาและให้ตัดสั้นเช่น
undergrad แล้วจากไฟฉายที่ undergrad เรานำเข้า Roybal เราไป
และตอนนี้เรามีห้องสมุดทั้งหมดที่เราจะใช้ในการติดตั้ง AI
ดังนั้นเราจะไม่รบกวนการนำเข้าห้องสมุดอื่น ๆ
เรามีเครื่องมือทั้งหมดที่เราต้องการ
และตอนนี้เราก็พร้อมที่จะสร้างสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียม
นั่นคือสิ่งที่เราจะทำในบทต่อไป
และจนกว่าจะสนุกกับ AI