こんにちは、再びMudgalにお越しいただき、AIの実装を開始する準備が整いました。
そしていつものようにまず最初に行うべきことは、正しい父親を作業ディレクトリとして設定することです。
それでは、これをやって、もっと面白いものに進むことができます。
だから、いつものように私は自分のデスクトップ上で起動し、私は私の人工知能にフォルダー、次にモジュールを実行します。
そしてそこに作業ディレクトリとして設定しなければならないことに行きます。
だからここでこれらの2つをクリックしてみましょうが、ここでカーネルを再起動してからyesをクリックします。
さあ、いくぞ。
これで、作業ディレクトリとして正しいフォルダが作成されました。
これで、この作業ディレクトリフォルダに実際に3つのフォルダがあり、実際には4つのファイルがあることがわかります。
最初のものから始めましょう。
最初のものはいずれかの方法です。
もちろん、私たちの人工知能を含むファイルは、このファイル以外のものです。
それは、AIを構築することに関連するすべてのものを実装し、特にAIを深い畳み込みで構築するAIWです。
もっと学ぶQ。
だから基本的には大きな冒険をする場所です。
それから私たちは2階を持っている他のいくつかのフェルツを持っています。これは私たちがそのようにプレーする経験です。
そして今度は私たちが既にそれを実装しているので、私は経験を別々に演じるようになりました。そして今、私たちは新しいものに焦点を当てたいと思います。
AIを構築したいだけでなく、AIを構築して運命を打ちたいので、この新しい人工知能とは新しいことがたくさんあります。
私たちがAI
だから、これはいくつかの非常に高度なコードを必要とするので、心配する必要はありません想像することができます。
我々は私たちを待っている大きなコードを持っており、多くの新しいトリックを学ぶでしょう。
だからあなたがすでに知っているこの経験のリプレイのトリックと、私が多くのトレーニングを改善することを思い出させる理由です。
さて私たちはこの経験で別々に打ってみましたが、今私たちが待っているすべての新しいコンセプトのテクニックやトリックに集中できるようになりました。
すべての権利と私たちは私が見つけたイメージの前処理を持っています。
これは、前処理や画像を扱う別のpythonファイルです。なぜなら、この時間を知っているか、または私は目を持っているからです。入力状態はもはやベクトルによってコード化されていないからです。
しかし、今回は入力状態が画像です。
したがって、作成される大きなニューラルネットワークの最初の層は目になり、畳み込みニューネットワークの入力としてこれらの画像を受け入れることができるように、畳み込みニューネットワークの畳み込み層になります。
さて、私たちはそれらを前処理する必要があるので、このfoutは、ニューラルネットワークに入ることができるように、これらの画像を前処理することに注意します。
それで、AIと直接関係しないので、私はこのバルブを分けました。
また、脳の最大限を私たちの記憶に残し、AIに関連するすべてのものに焦点を当てたいと考えています。
そこで、私たちはこれを別に置いていますので、フラッシュライトでも前処理して残りのエネルギーを節約することができます。
あなたが望むならあなたはそれを見ることができ、深いコアも持っています。
実用的なチュートリアルを見ることができます。
画像処理についてお話します。
ここでもまた、私たちは本当に目に集中したいと思っています。
私たちにはたくさんのことがあり、最終的には最後のフォルダがあると私に信じてください。
それはビデオフォルダです
今のところ、このフォルダは空になっています。
しかし、私たちがコードを実行すると、このフォルダにapelinの運命のビデオがいくつか追加されます。
だから、非常にエキサイティングなのは、いくつかのビデオで、AIがどれほどうまくいくかを見るためです。
だから、文字通り、AIがモンスターを殺し、目標に向かって走ろうとしているのを見ます。
これはかなりエキサイティングなことになるだろう。
もちろん、最初のビデオは非常に悪くなります。なぜなら、目はあまり訓練されていないため、非常に早く殺されるでしょうが、トレーニングが順調に進行するにつれて、目が良くなり、最終的に殺されないモンスターを殺してしまいます。
そして、うまくいけば、私たちはそれが実現するようになるでしょう。
さて、ちょうど私たちのAFLに戻ってみましょう。
あなたが見ることができるように、私はすでにそれらを再生するために必要なすべての中央図書館とパッケージをインポートすることに世話をしました。
ですから、配列を使って作業するので、もちろん、それらを1つずつ見てみましょう。
それは避けられない。
それで、私たちはトーチでAIを実装しているので、もちろん話しました。
それから私たちはトーチと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を持っています。
たとえば、モジュールには、将来のニューラルネットワークの一部となる畳み込みレイヤが含まれます。
それから、ショートカットを持ち、ニューラルネットワークで使用されるすべての機能を含む機能パッケージがあります。
したがって、典型的には、活性化機能はいくつかの整流活性化機能を使用するだけでなく、会社ニューラルネットワークのためのいくつかのプール機能も含み、これらの機能はすべて機能的に含まれる。
それから、オプティマイザのために私たちに任せます。私はアドオンオプティマイザを使用していると思います。このオプティマイザは、彼にまで含まれています。そして、サインモジュールから変数クラスを取り除くことによって最高のものが得られます。ダイナミックなグラフが含まれているため、勾配の非常に速い計算を行うことができるので、それの力はすべて組成関数の勾配でさえあります。
だから私たちは間違いなくそれを使用しています。
車の中の兵士について。
しかし、私はDumeのために私たちを信じて、それは非常に悪い必要があります。
私は必須のライブラリのためのものだと思って、オープンエージェントと運命に関連するパッケージをいくつかインポートする必要があります。
もちろん、Jimをインポートして、遺伝子ライブラリーのいくつかのラッパーモジュールをインポートします。これらのラッパーの1つは、Kypラッパーです。
つまり、基本的にJimのすべてのツールと環境をインポートすることです。
そして最後に、私たちがインポートする必要があり、直接関連するこのパッケージを持っています。
そしてそれは、実際には、運命の環境とより具体的には演奏できる行動を含む運命ラッパーの実際の空間と2つの離散です。
この特定のゲームのためのアクションの数。
そして、私は6つのセクションが左に移動して右に曲がり、右に曲がり右に曲がり、攻撃を撃つということを思い出します。
それは基本的にあなたが運命のために必要なものです。
そして最後に、私たちは2つの内部ファイルエクスペリエンスをインポートする必要があります。
私たちは純粋なWhyforの経験をしました。
我々は、スクリーンの画像以外の画像を前処理するために画像を前処理する。
ゲームをプレイすると、これらの画像は前処理されて、特定の形式に再構成された非支払人に変換され、次に、それらは正しいものに畳み込まれた新しいものに移動します。
だから今私たちはこのAIの大きな実装を開始する準備ができていたと思っています。そして今、このMunjalの非常に重要なポイントに私を導くことは非常に重要です。実装は私たちを待っています。
このすべてで迷子にならないように、私たちは良い構造が必要です。
そして、私はすでに構造を強調しました。
これを2つの部分に分けて実装します。
最初の部分は、AIの構築についてです。
だからこそ、私たちは脳内の愛の脳を作ります。
あなたが理解しているように、それはニューラルネットワーク以外の何ものでもありません。
この大きなCNNはいくつかの畳み込みレイヤーから構成され、次に出力を予測するための完全に接続されたレイヤーがいくつかあります。
それでもキー値があると、AIのボディを作成します。
それが私があなたにもたらす新しい表現です。
そしてもう一度迷子にならないようにします。
コードを進めていくにつれて、構造がもっと見えるようになり、最終的にすべてが意味をなされることがわかります。
それが意味をなさなくするためには、AIの表現が必要です。
基本的にAIを構築する最初の部分は、3つのセクションで構成されます。
最初のセクションでは、ニューラルネットワークである脳の作り方について説明します。
2番目のセクションはボディを作ることです。
そして、私はそれを人体と呼んでいます。なぜなら、これがAIにその行動を演じる方法を伝える部分だからです。
だから、あなたはまず画像を検出し、q値を予測する脳を持っていることを知っています。
しかし、AIがその行動をどのように演じるべきか、人体のようなその価値を伴ってそれをすることを指定する必要があります。
だから、体は私たちが行動を演じる方法を指定する部分になるでしょう。
たとえば、私たちの自走車では、脳は私たちが作った神経回路網であり、身体はどのように行動したかでした。
それはSaft nextメソッドです。
そして、ここでは、私たちは脳を作ることと同じです、そして、私たちは行動を演じる体を作るつもりです。
私はあなたに見つけることができます。
しかし、このすべての重要なポイントは、非常に構造化されたコードを持つことで、一歩後退して何が起こっているのかを実際に理解できるだけでなく、いつでもフレームワークとして使用できることです。他の目的のためにAI。
大丈夫。
そして、ビルドした後。
パート1ではパート2に進みます。ここではここで畳み込みを実装することになります。ここでもまた別のセクションがあります。
そして、そのうちの1人はAIを訓練することになります。
だから私は今それに乗り込むのを待つことができません。
明らかに始めるつもりですが、私たちはAIの脳を作ることから始めるつもりです。
だから私はそれまで待つことができない。
AI。