Merhaba ve mağazaya hoşgeldiniz.
Tamam, şimdi yapay zekayı sıfırdan uygulayacağız.
Onu satır satır kesiyoruz.
Ve bu ilk iyi bölümde kütüphaneleri içe aktaracağız.
Ancak, bu ilk kod bölümüyle başlamadan önce AI ile haritamız
arasındaki bağlantıyı açıklamak isterim.
Bu yüzden onlar için bunu uyguluyoruz.
AI'mızın amacı nedir ve bunu nerede kullanacağız.
Yani aslında çok basit.
Sadece doğru eylemi seçmek için AI'yı yapıyoruz ve her seferinde.
Yani, sınıfı dosyamızdan alıyoruz, böylece bu D2'yi bu dosyada sınıfta hazırlıyor olacağız.
Ancak bunu yalnızca her seferinde oynamak için doğru hareketi seçmek için içe aktarırız ve bu işlemi bu satırda
tam olarak seçeriz.
Eylem, beyin güncellemesine eşittir az ödül sinyali daha az sinyaller sinir ağı girdisi olacaktır.
Sensörlerin üç sinyallerinden ve yön ve eksi yönlerden oluştuğunu bilirsiniz.
Bu girdilerdir, ancak o zaman çıktı oyun oynamaktır.
Ve bu sadece bizim AI'dan alacağımız şey, yapacağımızı hissettim.
Dolayısıyla bunu aklınızda tutun.
Çok basit.
İlk önce AI AI'den de decriminalize'i ithal ediyoruz, sonra beş boyutlu durumlar için kodlanmış
vektörleri giren insan sınıfından nesne beyinini oluşturuyoruz; üç sinyale artı yönlendirme
eksi eksi yönlendirme.
Sola dönük reaksiyonlar düz gidin veya sağa dönün.
Ve sonra bu gama parametresi.
Yapacağımız sınıfın tek parametresi budur.
Ve sonra bir kere biz o nesneyi yaratırız ki oyun sınıfında her seferinde oynamak için harekete geçeriz.
Ve bu son kelimeye bağlı.
Ve girdi olan Lusignan ve bunun hepsinin olması, gerçek yapay zekanın doğru
hareketleri oynatması için bir önceki öğreticide gördüğümüz gibi rastgele eylemler
yerine doğru hareket ettiğini söylemenin tek amacı budur.
Pekala yapalım bunu yapay zekamızı uygulamaya koyalım.
Ve dediğimiz gibi uygulamak için kullanacağımız tüm kitaplıkları içe aktarmaya başlayacağız.
Bu şekilde, ihtiyacımız olan tüm araçları alacağız.
Pekala, birincisinden başlayalım.
Birincisi, Tayland dışındaki kütüphanenin kaçınılmaz olanıdır.
Her zaman ithalat yapmamızı öneririm, çünkü Iraklılarla oynamama ve çalışmamıza izin veren kütüphane budur.
Ve burası, sayı kullanmak istediğimizde sadece kısayol imkânı.
Pekâlâ, ikinci kütüphane rastgele.
Bu, bunun nedeni, deneyim tekrarını uygularken farklı gruplardan bazı rastgele örnekleri
alacağımızdan kaynaklanmaktadır.
Dolayısıyla bu rasgele kütüphaneyi de almalıyız.
Sonra, modeli yükledikten sonra kullanışlı os'u içe aktaracağız, çünkü modeli hazırladıktan sonra modeli kaydetmek için
bazı kodları ve ardından modeli yüklemek için başka bir kodu uygulayacağımızı biliyorsunuz.
İşte o zaman, bilgisayarınızı kapatmak istediğinizde beyin tasarrufunu ve beyin yüklemenizi istiyoruz
ve daha önce başka bir deneme için eğitilmiş beyinimizi kullanıyoruz.
Bu çok önemli.
O zaman meşale kütüphanesini esastan ithal edeceğiz.
için diğerlerinden çok daha fazla önerebileceğiz, çünkü dinamik grafikleri işleyebiliyor.
Bunun nedeni, sinir ağımızı meşale ile uygulayacağımız ve yapay zeka
Böylece torche'le gidiyoruz, daha sonra Torche'den başlayıp bitiş modülünü sonlandıracağız, bazı sinir ağlarını uygulamak
için tüm araçları içeren modül olan en önemli modüldür.
Elbette üç sensörün üç sinyalini artı yönlendirme ve eksi yönlendirme girdileri
olarak alacak ve çıktının oynamak için geri döneceği derin bir sinir ağı olacaktır.
Aslında farklı eylemlerin q değerlerini döndürmek ve yumuşak bir Max kullanarak.
Kartları işkenceye gidermek için en alakalı olanı oynatmak
için harekete geçeceğiz ve en temelinde ise, fonksiyonel pakete kısa bir kesişme yapacağız.
Buradan sonuna kadar olan fonksiyonel pakete ve Maggio'ya gidiyoruz.
Dolayısıyla bu işlevsel paket, bir sinir ağı uygularken kullandığımız farklı fonksiyonları içerir.
Genellikle son fonksiyon, Google kayıplarını kullanacağız, çünkü yakınsama artar ve
kayıp son modülden bu işlevsel alt modülde bulunur.
Ve tüm bunlar oldukça uzun olduğu için ona bir kısayol vereceğiz ve bunu basitçe f olarak adlandıracağız.
Daha sonra sadece 3 modül içe aktaracak.
Birincisi kendisine kalmış başka bir merkezdir ve biz hala işkence kütüphanesinden alıyoruz
ve oraya gidiyoruz ve işkence atomu yerine kendisine çağıralım.
Optimize Edici için tabii ki budur.
Bu anlamda C sınıfı gerçekleştirmek için bazı iyileştiriciler içe aktaracağız, bu yüzden kesinlikle ihtiyacımız
olacak ve ardından imzaları içe aktarmamız gerekiyor.
Ve bu sadece değişken sınıfı pişmanlığımızdan alıyor.
Dolayısıyla bunun amacı biraz tekniktir.
Esas olarak bir değişkene sahip olanların hepsinden kaçınmak için daha gelişmiş diziler gibi tensörlerden
bazılarını dönüştürmek için değişken sınıfını içe aktarmamız gerekir.
Sanki tek başına bir tensör istemiyoruz gibi.
Tensörü de degrade içeren bir değişkene koymak istiyoruz ve bunu yapmak için
bu tensörü tensörü ve degradeyi içeren bir değişkene dönüştürmek için değişken sınıfı kullanmamız gerekiyor.
Bu biraz teknik ama işte PI meşale ile çalışırken yapmamız gereken iş bu.
Değişken sınıfı sayesinde bunu yaparız.
Fakat değişken sınıfı edinmeden önce, bu lisansüstü tezgahı ithal etmeliyiz ve
daha sonra da lisansdan kısa bir kesim yapalım ve daha sonra lisansa sahip olduğumuz meşaleden Roybal'ı alıyoruz.
Şimdi AI'yı uygulamak için kullanacağımız tüm kütüphanelere sahibiz.
Dolayısıyla, başka herhangi bir kütüphanenin ithalatını rahatsız etmeyeceğiz.
İhtiyacımız olan tüm araçlara sahibiz.
Ve şimdi sinir ağının mimarisini yaratmaya hazırız.
Dolayısıyla bir sonraki öğreticide bunu yapacağız.
Ve o zamana kadar AI zevk.