こんにちは、このパート1の最後のステップにようこそ。
今私たちが残しておかなければならないのは、これをフォードの機能にすることです。これは、脳が画像を最後まで取得したときの最初から信号を伝播させて、全体の機能とそれは私たちがAIを深い畳み込みkulangで訓練するために移動する前の最後のステップになるでしょう。
だからこれをやりましょう。
実際にはinit関数に似ている関数呼び出しを取ります。これは既存の関数ですが、今回は他の関数を呼び出すために使用します。
あなたが私たちが脳からの前方機能と体からのポート機能を使用することを知っているので、前に作ったもの。
したがって、これらの関数を基本的に呼び出すために、この関数を使用しています。
コールには2つの引数があります。
最初のものは自己です。
もちろん、オブジェクトと第二引数はあなたによると、それは何になるのだろうか。
今回は、今回は全伝播を行っています。
だから私たちが入力として受けたいのはもちろん、入力画像です。なぜなら、それがAIがゲームをプレイしている出発点だからです。
まず、ゲームの画像を視覚化し、次に脳内の信号を伝播してから、その行動を演じます。
したがって、第2引数は入力となります。
そして今、私たちはこの伝播全体を作る準備が整いました。
だからもう一度やってみましょう。
だから最初のステップは、最初のステップはゲームから入力画像を受け取ることです。
そして、これらの画像はニューラルネットワークに入ってくるので、特別な構造でそれらをフォーマットしなければならないと想像することができます。構造はもちろんトーチ構造です。
最初に起こるのは、これらの画像を審判の配列に変換し、次にそれをトーチテンソルに変換し、最後にテンソルとテンソルの両方を含むトーチ変数の中にトーチテンソルを置きます。
これは、我々のダイナミックグラフが、グラディエントを非常に効率的に計算するために、後でより速くKattieをその意味で優れたものにするためです。
それが私たちの第一歩です。
そして、いったんイメージの適切なフォーマットが得られれば、ニューラルネットワークに入ることができ、次に信号の伝播全体を行います。
それで、最初に、イメージを正しいフォーマットに変換することをしましょう。
したがって、私たちの画像は入力用です。
今私は入力と呼んでいる新しい変数を作成します。
それがニューラルネットワークとこの入力の実際の入力です。
それはどこになるのだろう。
さて、まず入力を取る必要があります。
それがオリジナルのイメージです。
その後、私たちは言ったように、これらの画像をNampa配列に変換したい。
これを行うには、ショートカットを持っていない関数配列を取り除くだけです。
そこで関数配列のカッコを入れます。
そこに行く。
今、それは何かと配列に変換されます。
しかし、数値配列のセルにはピクセルが含まれているので、float型を指定するのが実際に安全です。
私たちがそのフロートを使用できることを確かめるために、私たちがいくつかのフロートを持っていることを確認する方が良いでしょう。
聞いて申し訳ありません。
さて、今はまだ審判があります。
しかし、タブレットで。
大丈夫です。それはまた、テンソルは定義上、単一の型の配列であるという別の理由です。
したがって、浮動小数点浮動小数点型32として単一の型を選択します。
大丈夫。
今私たちは非生物的な上昇を持っているので、次のステップはそれを亀のセンサーに変換し、これを行うためにトーチなどを使用することです。
そして、それをトーチセンサーに変換する非パイロット機能のアンダースコアから。
そこに行く。
そして最後のステップは、これらのトーチセンサーを、テンソルと合意の両方を含むトーチ変数に入れることです。
実際にはこの変数の内部にあるものはすべて実際には変数クラスの入力であるため、変数クラスを取る方法を知っています。
しかし、私は入力画像で始まってから番号付きの配列に変換してから、テンソルとテンソルを明日に変換することを知っているので、この方法をあなたに示したかったのです。
そして今、私たちは良いです。
彼らは、最初に目の目であるニューラルネットワークに入り、次に完全に接続された層に入り、予測につながることが許される。
それで、目の目について言えば、これはまさに私たちがやろうとしていることです。
私たちは、これらの許可された画像を、3つの畳み込みレイヤを通っている目の目の中に伝播させようとしています。
これを行うには、それがとても簡単であることを今見てみましょう。
これは、私たちがすでにinit関数から脳を持っているからです。
私たちは脳を自分自身の脳にして、この脳を入力画像に適用するだけで、脳からここの機能に物事を伝播させるだけです。
それは脳内の信号を伝播し、脳の前方機能はQ値を含む出力層のニューロンの出力信号を返すので、ここでは脳の入力がこの出力信号を返すので、ここで変数に変えるかどうか、そしてそれを非常に単純にoutwitsと呼ぶつもりです。この出力は脳の出力信号です。
そして今、私たちは脳の出力信号を持っています。この出力信号を身体に伝播させなければなりません。そして、これを行うために、身体からの第2の順関数を使用し、これを行うつもりです。
身体のフォード機能が脳の出力信号を入力として取り込むので、私たちは単に体をとり、それを出力に当てはめるだけです。
それはまさに現在の出力がどんなものなのかを示し、アクションを返します。
したがって、アクションを返します。
さてここでは、それを非常に出力するアクションを追加しようとしています。
さて、今では、非常に単純に、私たちを取り込んで入力画像を入れ脳に伝播させる脳からの関数を使って、脳内のシグナルを伝播させた後、脳から最初のシグナルキー値を保持します。
そして、この出力信号を身体に伝播させて、私たちの身体の前方機能が行動を起こします。
そして今、残っている唯一のことは、このパート1のコードの最後の行です。
私たちは再生する行動を返さなければなりません。それが行動です。
しかし、現在のところ、アクションはフォーマットをトーチする必要があり、我々はそれらを正しいものに戻す必要があり、これを実行するには、これらのアクションのデータ構造を取り、ここに非パイロット関数を追加してから行っていきます。
今私たちは、正しいフォーマットになった行動を持っています。
だからおめでとう。
我々は今この最初のパート1で終わっている。
私たちはAIを3つのステップで構築します。
最初に私たちは体を作り出した脳を作りました。
そして第三に、私たちは体の中で脳を組み立てて、私たちが目からのすべてのシグナルを、私たちがその行動を演奏する瞬間まで伝播させました。
それが最初のステップです。
それは巨大な一歩でしたが、理解したとおり、私たちはAI AIを構築しましたが、それはまだ愚かです。
私たちはそれを知的にするために訓練する必要があります。
だから私たちがやりたいことをするためにそれを訓練する必要があります。これを行うには、良い報酬を得たときに強化されて世界から学ぶため、あなたが知っている環境をやらなければなりません。
そして、それが悪い言葉を得ているときに罰を受けたり弱められたりすることによって、キューの学習が始まるところです。
そして、それはまさに私たちが深い畳み込みQ学習の目で訓練するためにこの部分でやることです。
私は始めるまで待つことができず、それまではI.