こんにちは、店にようこそ。
さて、私たちは人工知能をゼロから実装しようとしています。
私たちはそれを1行ずつカットします。
この最初の良いセクションでは、ライブラリをインポートします。
しかし、この最初のコードセクションから始める前に、私はAIとマップの関係について説明したいと思います。
そういうわけで、私たちはこれを実装しています。
私たちのAIの目的は何ですか？そして私たちはそれをどこで使用するのですか？
だから実際はとてもシンプルです。
私たちはAIに、正しい行動を選択させるようにしています。
だから私たちのファイルからクラスをインポートするので、私たちはこのファイルでこのD2クラスを作成します。
しかし、我々はそれをインポートして、毎回適切なアクションを選択し、この行でこのアクションを正確に選択します。
行動は脳の更新が少ない報酬よりも少ない信号がニューラルネットワークの入力となります。
センサーの3つの信号と方向とマイナスの向きから構成されています。
それが入力ですが、出力は再生するアクションです。
そして、それは私たちがAIから取ってくるものだけです。私たちは今作ろうとしています。
だから心に留めておいてください。
それはとても簡単です。
私たちはまずAI
AIからデリミナライズをインポートし、人間のクラスからオブジェクトの脳を作成します。このクラスは、3つの信号プラス方向とマイナス方向の5つの次元の状態のコード化されたベクトルを入力として取ります。
反応はそのまま左に行くか右に行く。
そして、このガンマパラメータ。
それが私たちが作るクラスの唯一のパラメーターです。
そして、そのオブジェクトを作成したら、毎回ゲームクラスで再生するアクションを選択します。
それは最後の言葉に依存します。
そして入力であるルシニャンは、これを作る唯一の目的は、前のチュートリアルで見たようなランダムなアクションを持つ代わりに、正しい動作をしながら実際の人工知能を毎回正しい方向に動かすためです。
さて、これをやって、人工知能を実装しよう。
そして、私たちは、我々が実装するために使用するすべてのライブラリをインポートすることから始めようとしています。
そのようにすれば、私たちに必要なすべてのツールが提供されます。
さて、最初のものから始めましょう。
最初のものは、非賃金の図書館、タイ以外の図書館の必然性です。
私はいつもそれをインポートすることをお勧めします。それは私たちがイラク人と遊んで働くことを可能にする図書館です。
そして、ここでは番号を使用したいときに便利なショートカットです。
すべての権利と2番目のライブラリはランダムです。
これは、経験のリプレイを実装する際に、さまざまなバッチからいくつかのランダムなサンプルを取ることになるからです。
したがって、このランダムライブラリもインポートする必要があります。
次にモデルをロードするときに便利なosをインポートします。モデルが用意できたら、モデルを保存するコードをいくつか実装し、モデルをロードするコードを実装します。
それは、あなたがコンピュータをシャットダウンしたいときはいつでも、脳を保存して脳をロードすることを知りたいときです。新しい実験のために以前に訓練された脳を使用します。
それは重要です。
次に、本質的なトーチライブラリーをインポートします。
それは私たちのトーチで私たちのニューラルネットワークを実装するので、私は人工知能のために他のものよりもはるかに多くを推薦するので、それは動的なグラフを扱うことができるからです。
ここでtorcheと一緒に行くとtorcheから始めてtorcheをインポートし、endモジュールを終了させることは、いくつかのニューラルネットワークを実装するためのすべてのツールを含むモジュールである最も重要なモジュールです。
もちろん、3つのセンサーの3つの信号と向きとマイナスの向きを入力として受け取り、再生するアクションを出力として返す深いニューラルネットワークが存在します。
実際には、さまざまなアクションのq値を返し、ソフトMaxを使用します。
私たちはカードを達成するために最も関連性の高いカードを1つだけプレイするアクションを返すようになります。そして、最も重要なカードでは機能パッケージへのショートカットを行います。
ここからは機能的なパッケージの最後とMaggioを使います。
したがって、この機能パッケージには、ニューラルネットワークを実装する際に使用するさまざまな機能が含まれています。
最終的にはGoogleの損失を使用する最後の機能です。これはコンバージェンスを向上させ、損失はエンドモジュールからのこの機能サブモジュールに含まれるためです。
そして、これはかなり長いので、私たちはそれをショートカットにして、簡単にfと呼ぶつもりです。
その後、インポートするモジュールは3つだけ残っています。
だから、次の一つは彼のところまであるもう一つの中心的なものです。私たちはそれをまだ拷問図書館から取り出し、そこに持ち込み、拷問の原子の代わりに彼にそれを呼びましょう。
それはもちろんオプティマイザにとっても当てはまります。
その意味でCグレードを実行するためにいくつかのオプティマイザをインポートする予定ですので、必要がありますので、サインをインポートする必要があります。
そしてそれは私たちの後悔から可変クラスを取ることだけです。
ですから、その目的は少し技術的です。
基本的には、より高度な配列のようなテンソルからの変換を行うために、変数クラスをインポートする必要があります。
だから、テンソルだけを持つことは望ましくないようです。
私たちは、テンソルを変数に入れて、これに勾配を含めることを望みます。これを行うには、変数クラスを使用して、このテンソルをテンソルと勾配を含む変数に変換する必要があります。
それは少し技術的ですが、それはPIトーチで作業するときに必要なことです。
これは可変クラスのおかげです。
しかし、変数のクラスを取得する前に、私たちはその卒業生のtorcheをインポートする必要がありますし、短期間だけでなく、undergradを与えて、トーチからundergrad私たちはRoybalをインポートします。
そして今、AIを実装するために使用するすべての図書館があります。
だから私たちは他のライブラリをインポートすることを心配しません。
私たちには必要なすべてのツールがあります。
そして、ニューラルネットワークのアーキテクチャを作成する準備が整いました。
これは、次のチュートリアルでやることです。
それまではAIをお楽しみください。