こんにちは、深い畳み込みのくんで目を訓練するために参加することを歓迎します。
そのとおり。
これで、ニューラルネットワークのアーキテクチャーでAI AIを構築しました。
それは、深い畳み込みのCuellarを使って私が言うように訓練する時間です。
それでは、今から体験リプレイを実践していきます。
単語を扱う価値を扱う。
また、多くの点で改善するボーナスになるだろう。
適格痕跡適格性痕跡と呼ばれる訓練プロセスは、単語をいくつかのステップに累積することからなる強力な技法であり、各移行後に立方体値が学習された前とは対照的に、単語の累積について立方体値が学習される。
したがって、今度は各単語を取得した後、ただ一つの単語の代わりにいくつかの報酬を得た後に値を学習します。
したがって、もう一方の後に1つのトランジションがある代わりに、Q値を毎回更新することがわかります。
q値は、各段階で更新される予定です。適格性とは、ラジカルとステップの適格性の痕跡と終わりを追跡するための番号であり、その後にq値が更新される予定です。
ここで私たちはどんな呼びかけもするつもりです。
それは10段階の適格性の痕跡となることを意味するので、10段階ごとにq値を更新して学習します。
これらの10のステップに単語を蓄積した後、それはボーナスです。
そうすれば、私たちのモデルはさらに強力になり、最終的に優れた結果が得られることがわかります。
私は最終結果を見て本当に驚いた。
私はMerle'sに取り組んでいましたが、それは実行に多くの時間がかかりました。
AIは訓練に多くの時間を要したことを知っていますが、私たちが作ったニューラルネットワークに加えて、これを見ることができます。
それが私たちの脳であり、私たちの身体はここにあるものです。
次に、我々は非常に強力な暴徒を得て、それゆえに非常に強力なAIを得るでしょう。なぜなら、それは本当に嘘を治すことになるからです。
私が話していることを理解していますか？
このパート2でわかるように、私たちはDume環境を取得することから始めて、実際にコード行を用意しています。
我々は、作業ディレクトリフォルダーから外部ファイルを画像前処理するだけです。
ですから、基本的には、このコード行を最初に取ることは、それを法廷で行うことではありません。
0 0は、プレイしているゲームの環境の名前です。
最初に、この宝石を使って環境をインポートして、開いているページやチュートリアルで見つけることができます。
しかし、画像前処理のクラスであるこの前処理画像クラスを使用して、新しい画像に入る画像を前処理し、前処理して、80×80の原点を持つ正方形のフォーマットを持つようにします。覚えているのは、新しいものでうまくいけば、入力画像にタイムエンジンを80×80ずつ設定するからです。
チャンネルの数は1つであることを忘れないでください。そのため、1つは、白黒画像で作業していることを意味します。
それがここのグレースケールです。
80〜80は、入力画像の優位性が80〜80であり、それがニューラルネットワークで設定したものであることを意味しますが、当然これを指定する必要があります。イメージクラス。
そして、入力画像の正しいフォーマットで環境をインポートした後で、このコードラインのビデオでゲーム全体をインポートして、これについてクールなことを覚えていれば、最終的に動画がDoomを再生していることがわかりますそれで、モンスターがどのようにして最高の状態に到達しようとしているのかを見てみましょう。
これらの動画はこれらの動画フォルダに保存されます。
大丈夫。
ここでは最後の行ですが、私はあなたにそれを示したいと思います。なぜなら、それは今私たちが構築しているAI AIにもっと関連しているからです。
ニューラルネットワークは、入力された数の行動を取ります。
それは、いくつかの環境やいくつかのDume環境で簡単にテストできるAI
AIを作りたいということが分かっているからです。
そして、異なる環境は異なる数の行動を持っているので、私たちはこの数行動変数を脳のCNNの入力として指定しました。
したがって、今私たちがやることは、この変数に作成して作成したDumah環境を使用して、この数値アクション変数を変えることです。
そして、後にこの数は実際には非常にうまくいきます。私たちが創り出すのは、脳の入力です。
だからこれをやりましょう。
私はこれを今実際には可変数のアクション数のアクションequalsを導入しています。
今私たちが作った変数である私たちの運命の環境を取るつもりです。
だから私のことをしてください。
それからここにそれを加えて、ここで私たちはあなたの行動のセットである最初のここの行動空間を取る。
私はHorrible'sのオープニングを見て、それがどのように機能するか見ることをお勧めします。
あなたはジムの環境をどのように開くのかを理解することを知っています。
しかし、基本的にこれが一連の行動です。
この一連のアクションから、環境内のアクションの数にアクセスして、ここでこのデータを実行することができます。
それは7つの行動があるので、行動の数であり、それゆえにその行動空間は7 6:48を返します。
私はオープニングページの2つの環境で6つのアクションを見ることができますが、私たちも実行できると思います。
そして、あなたは私たちが前方に移動することができます左に右折して右に曲がり、左に移動することができます知っている。
また、7つの行動を整えることができます。それは、環境をやらなければならない環境を整えるためのものです。
私たちには数多くの行動があり、脳に必要なものはすべてこれまでにあります。
次に、CNNの最小文字と呼ぶオブジェクトまたは脳オブジェクトを作成します。
どの関数も多くのアクションを引数として取るので、作成するオブジェクトのシーン内のアクションの数を入れてから、もちろんボディと最終的にAIを作成します。
それで、次のセクションではAI AIの構築と呼ぶつもりです。なぜなら今は私たちが望むように多くの目を作ることができるからです。
これはオブジェクト指向プログラミングの素晴らしい点です。
私たちが望むようにAIを構築することができます。
そして、私たちは精巧な脳を持ったAIを構築しようとしています。そ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。