Halo dan selamat datang di bagian super menarik dari kreasi kami bagian di mana kami menjadikannya pintar.
Jadi itulah yang terjadi ketika melatih hari dimana saya akan melatih kecerdasannya untuk mencapai tujuan
yang ingin kita capai yaitu mencapai rompi tanpa terbunuh.
Dan untuk melakukan ini kita pada dasarnya akan melatih jaringan saraf untuk menghasilkan prediksi yang tepat
dan kemudian semuanya sudah siap karena sinyal-sinyal keluaran dari otak ini sudah memiliki transmisi
yang tepat ke tubuh untuk memainkan aksi terakhir.
Jadi pada dasarnya sekarang apa yang akan kita lakukan adalah sesuatu yang sudah kita lakukan sebelumnya.
Kami hanya akan mengambil beberapa batch acak dari memori, mendapatkan input dari sampel,
mendapatkan output, mendapatkan target, mendapatkan prediksi, menghitung area terakhir antara prediksi dan target, dan kemudian
melakukan propagasi mundur untuk mengkategorikan dalam arti bahwa Bobot sesuai dengan seberapa banyak
mereka berkontribusi pada kesalahan terakhir ini.
Jadi mari kita lakukan semua ini.
Anda akan melihat bagaimana ini akan menjadi sangat mudah karena kami telah memiliki
semua alat untuk mengimplementasikan ini tidak hanya kami memiliki alat obor seperti pengoptimal dan fungsi terakhir tetapi juga kami memiliki semua
kelas yang kami buat sebelumnya seperti kami Otak tentu saja yang akan kita gunakan untuk mendapatkan prediksi.
Kemudian pengalaman kami mengulangi jejak kelayakan implementasi dan semua alat ini digabungkan ke bagian-bagian mana alat akan
membuat pelatihan kinerja super dan karena itu akhirnya kita akan mendapatkan AI yang sangat
kuat.
Jadi mari kita wujudkan ini.
Mari kita buat cerdas dan hal pertama yang akan kita lakukan sekarang adalah mendapatkan fungsi terakhir yang
biasa kita gunakan dalam pelatihan saat menghitung kesalahan dan pengoptimal.
Itu hal pertama yang akan kita lakukan.
Jadi mari kita buat variabel untuk fungsi terakhir.
Kita akan menyebutnya rugi dan ini akan sama dengan fungsi kehilangan MSEE dari modul akhir.
Dan MSEE kami itulah fungsi terakhir yang akan kami gunakan karena pada dasarnya prediksi kami adalah nilai-nilai utama yang
Anda tahu kami memprediksi nilai-nilai inti dari berbagai tindakan.
Dan karena itu, ini adalah bilangan real, maka kami melakukan beberapa pekerjaan jaringan syaraf untuk regresi dan oleh
karena itu fungsi terakhir adalah sarana CT error.
Itu fungsi terakhir yang kami gunakan.
Secara umum untuk regresi.
Baiklah, sekarang kita memiliki fungsi terakhir. Mari dapatkan optimizer.
Jadi dioptimalkan di sini itulah Voivode yang kami buat pengoptimal Freda.
Dan kita akan mengambil seperti biasa.
Adapun mobil self-driving atomizer.
Itu adalah pengoptimal yang sangat kuat yang akan memberikan keajaiban bagi pelatihan.
Jadi mari kita bahas ini di Adam itu.
Dan ingat, itulah tepatnya mobil self-driving yang kami miliki untuk memasukkan dua argumen penting.
Yang pertama adalah yang akan membuat koneksi antara optimizer dan parameter jaringan saraf
kita.
Itulah bobot neuron otak kita.
Dan untuk melakukan ini kita mengambil otak kita yang kita sebut CNN.
Itulah objek yang kami buat untuk otak kita.
Jadi CNN yang mengingat parameter yang kita gunakan dan beberapa tanda kurung sehingga membuat hubungan antara
pengoptimal dan bobot neuron di otak AI kita.
Dan kemudian argumen kedua adalah tingkat pembelajaran dan itu diberikan oleh kami.
Jadi di sini kita harus mengambil kenaikan yang lebih kecil karena kita tidak ingin bertemu terlalu cepat dan kami ingin memiliki beberapa
percepatan dan karena itu cara belajar yang baik yang bisa kita ambil.
Berikut ini adalah yang kecil yang ada di titik atau yang terbuka 1 persen.
Saya pikir itu sama dengan yang kami gunakan untuk mobil self-driving.
Baiklah jadi sekarang kita memiliki alat penyemprot fungsi terakhir sehingga kita hampir siap untuk memulai musim gugur.
Yah sebenarnya kita akan mulai sekarang tapi sebelum kita melakukannya kita akan memutuskan
ukuran jumlah zaman kita akan melatih.
Dan karena itu dalam menciptakan variabel baru di sini yang akan menanggapi jumlah abox ini dan katakanlah
sama dengan 100.
Itu akan cukup untuk melatih AI.
Dan bahkan begitulah cara saya akan berhasil mencapai cara terbaik sebelum 100.
Seperti 20 atau 30.
Ayo lihat.
Tetapi untuk sekarang mari kita ambil 100.
Dan jika kita membutuhkannya kita akan meningkatkannya.
Tapi saya pikir itu tidak perlu.
Oke jadi sekarang kita memiliki jumlah airbag kita, kita bisa mulai membuat tindak lanjut.
Anda tahu ini utama untuk loop pelatihan ketika kita berlatih di Xbox.
Jadi untuk saat itu akan menjadi buku yang sangat layak.
Itulah yang kami pilih untuk dikembalikan.
Sekarang tentu saja kita akan menggunakan fungsi rentang untuk mengatakan bahwa kita ingin beralih dari yang
pertama kembali ke
jumlah buku plus satu karena ingat batas atas rentang bukan untuk.
Karena itu kami ingin mencapai 100.
Kita harus menentukan dan menjadi plus untuk mencapai 100.
Baiklah jadi CULLEN Dan sekarang mari masuk ke loop.
Baiklah, hal pertama yang akan kita lakukan adalah melakukan 200 langkah dari 10 langkah.
Jadi setiap epoch akan menjadi 200 berjalan satu demi satu dari 10 langkah dan untuk melakukan ini kita memiliki fungsi satu langkah ini
dari kelas replay pengalaman kami dan oleh karena itu untuk menggunakan fungsi ini yang sebenarnya
merupakan metode karena kita akan mendapatkannya dari objek memori kita yang adalah objek dari kelas memori replay untuk menghasilkan dua
ratus langkah ini dari 10 langkah.
Baiklah kita harus mengatakan objek memori kita yang saya ingatkan kita buat di sini memori adalah objek untuk
memutar ulang kelas memori dengan langkah 10 langkah dan kapasitas 10.000.
Kami menciptakan objek ini dan dari objek ini kami ambil.
Nah fungsi menjalankan langkah ini menjalankan langkah-langkah dan kami menetapkan dua ratus berturut-turut dari 10 langkah.
Jadi itu hanya akan menambahkan setiap zaman.
Pada dasarnya seratus langkah.
Sekarang kita memiliki 200 langkah yang berjalan di setiap zaman.
Nah sekarang saatnya untuk mengambil beberapa batch dari run ini dan untuk mengambil sampel batch ini.
Kami memiliki fungsi lain dari memori kami yaitu batch sampel dan yang akan menghasilkan beberapa batch dari
dua ratus run ini.
Tapi ingat batch ini adalah batch transisi seri kali ini.
Ada serangkaian 10 langkah yang bertentangan dengan sebelumnya di mana bets hanya beberapa bets transisi
tunggal di sini saat ini.
Akan ada kumpulan sepuluh langkah 10 transisi dan oleh karena itu Sekarang saatnya untuk mendapatkan dari
ingatan kita.
Batch acak ini.
Dan untuk mendapatkannya, kami menggunakan fungsi batch sederhana yang harus kami terapkan ukuran batch untuk
ukuran batch di mana kami dapat mengambil 32 atau bahkan 64 atau bahkan 128.
Ingat untuk yang mengatakan ini. Ini adalah praktik umum untuk menggunakan 32.
Itulah yang akan Anda lihat secara umum dalam arsitektur jaringan saraf ketika melakukan beberapa pembelajaran Bachche.
Tapi kali ini sangat berbeda.
Kami baru saja mengirim beberapa kumpulan sepuluh langkah.
Jadi lebih baik mengambil bangku dengan ukuran lebih besar.
Jadi itu sebabnya kita bisa mengambil 64 atau 128.
Jadi kita akan mengambil 128 dan sebenarnya ini akan berada di dalam Fulop karena kami ingin mengambil beberapa
batch dan kami mengambilnya dalam apa yang dikembalikan oleh fungsi batch sampel.
Jadi Fulop ini untuk itu dalam batch sampel memori 128 berarti bahwa setiap 128 langkah Yah memori kita akan
memberi kita ukuran batch 128 yang akan berisi sebenarnya 128 langkah terakhir yang baru saja dijalankan.
Kami hanya mendapatkan beberapa batch ukuran 128 dan pembelajaran akan terjadi pada batch ini.
Dan selain di dalam kumpulan ini kami akan memiliki baki kelayakan berjalan yang Anda ketahui untuk
belajar setiap sepuluh langkah.
Baiklah sekarang di dalam loop ini yang masih terjadi dalam satu zaman.
Tapi sekarang kali ini kita berada dalam kelompok tertentu dan sekarang hal pertama yang akan kita lakukan adalah
kita akan mendapatkan input dan target kita secara terpisah.
Dan seperti yang saya katakan kepada Anda adalah Anda dapat melakukannya dengan salah satu alat yang kami terapkan yang merupakan trik kelayakan seperti yang Anda
lihat di sini.
Fungsi penelusuran yang tidak jelas ini mengambil batch sebagai input.
Sekarang kita harus batch dan kembali sebagai output input dan target.
Jadi sekarang yang bisa kita lakukan adalah membuat dua variabel baru yang akan
menjadi input dan target dan melakukan input ini tidak bisa memberi tahu kita sama persis dengan apa yang mengembalikan fungsi jejak LGBTI ini diterapkan
ke batch untuk menerapkan fungsi ini ke batch kami lingkaran.
Dan yang akan kami lakukan hanyalah jejak kelayakan yang diterapkan ke kumpulan kami.
Baiklah.
Sehingga mendapatkan kita input dan toilet tetapi dalam obor PI selalu ada sesuatu yang harus kita
lakukan.
Dan tentu saja ini untuk mengubah input dari jaringan saraf dan juga target menjadi beberapa variabel.
Tapi juga tidak ada yang baru.
Kami tahu bagaimana melakukannya.
Kita dapat melakukannya dengan cara ini, kita mengambil input dari target kita.
Dan sementara mereka akan sama dengan input variabel itu untuk input dan target variabel dan di
situlah target.
Baiklah jadi input otak diubah menjadi beberapa variabel torche dan target juga diubah
menjadi beberapa variabel.
Jadi sekarang kita bisa mendapatkan input ke jaringan saraf.
Dan mengapa kita perlu melakukan ini.
Itu karena langkah selanjutnya adalah mendapatkan prediksi yang kita miliki di mana kita harus menargetkan.
Sekarang tentu saja kita membutuhkan prediksi kita karena dengan demikian yang terjadi adalah kita akan
menghitung kerugian antara prediksi dan target.
Mari kita prediksi ini untuk mendapatkannya.
Nah sekali lagi ini sangat sederhana sekarang kita hanya perlu mengambil otak kita yang merupakan
CNN jaringan berita konstitusional kita dan menerapkannya pada input kita.
Itu dia.
Input masuk ke jaringan saraf dan jaringan saraf akan menampilkan prediksi.
Sempurna.
Jadi sekarang kita memiliki perlindungan yang harus kita targetkan sehingga kita bisa mendapatkan undang-undang dan itulah langkah selanjutnya.
Kami akan memperkenalkan variabel baru karena sekarang kami akan mendapatkan kesalahan terakhir yang berbeda
dari fungsi terakhir karena kami menggunakan fungsi hukum untuk mendapatkan kesalahan terakhir.
Jadi kesalahan terakhir di sini dan kita akan mendapatkannya dengan fungsi terakhir yang diterapkan pada prediksi kita dan target yang
kita lihat untuk melihat bagaimana semuanya lancar.
Sekarang semuanya logis.
Kami mendapatkan input terlebih dahulu target kemudian berkat input kami mendapatkan prediksi dan kemudian berkat
prediksi dan toilet kami mendapatkan kesalahan terakhir.
Sangat logis dan halus.
Dan sekarang apa langkah selanjutnya.
Nah jalan logis yang sama sekarang bahwa kita memiliki yang terakhir kita dapat kembali menyebarkan kesalahan terakhir ini kembali
ke jaringan saraf untuk melakukan bobot dan kita melakukannya dengan pemanggang gas di tengah dan untuk melakukan untuk mendapatkan derajat
dalam arti kita membutuhkan pengoptimal kita.
Tapi kita sudah mendapatkannya di sini.
Alat penyemprot Adam kami.
Tetapi sekarang pada saat ini ingat apa yang harus kita lakukan.
Kami harus menginisialisasi dan menginisialisasi.
Ingat kami mengambil objek pengoptimal kami.
Dan kemudian kita menerapkan metode zero grette.
Nah, kita tidak lupa tanda kurung yang menginisialisasi itu.
Dan sekarang langkah selanjutnya adalah kembali menyebarkan kesalahan terakhir kembali ke jaringan
baru dan untuk melakukan ini kita mengambil kesalahan terakhir kita dan kita menerapkannya metode mundur.
Jadi itulah tepatnya untuk propagasi mundur.
Dan akhirnya sekarang bahwa kesalahan terakhir kembali disebarkan ke yang baru yang berfungsi dengan baik kita dapat memperbarui
bobot.
Kami masih menjadi hebat dalam arti dan untuk melakukan ini ingat kami mengambil pengoptimal kami dan kemudian
kami menerapkan metode langkah.
Itu dia.
Bobot sekarang tanggal.
Seperti yang saya katakan tidak hanya kita sudah melakukannya tetapi sekarang tampaknya sangat sederhana dan sangat alami.
Jadi sekarang kita akan melakukan sesuatu yang menyenangkan.
Kami akan mencetak rata-rata kami bekerja setiap zaman.
Jadi Anda tahu kita bisa melacak bagaimana AI berjalan bagaimana pelatihan berlangsung.
Kami ingin melihat hadiah rata-rata meningkat selama langkah-langkah zaman dan pada awalnya tentu saja
ada fase eksploitasi ini sehingga rata-rata tidak akan meningkat pada awal tetapi kemudian setelah mencapai
fase eksploitasi maka kita akan melihat imbalan rata-rata pasti meningkat dan itu akan meningkat
hingga tingkat tertentu yaitu ketika mencapai rompi secepat mungkin.
Jadi mari kita mulai dengan premis.
Anda tahu kita melakukan ini dengan satu cara tetapi kita harus kembali ke loop di sini untuk mencetak dan kemudian kita
akan mencetak.
Baiklah pertama, tetapi kemudian persen s karena kita akan mengonversi semuanya menjadi string yang lebih baik.
Dan kemudian kita akan menambahkan rata-rata kita dan kemudian kita menambahkan persen S juga kemudian kita akan
menutup kutipan dan kemudian kita menambahkan persen.
Dan di sisi lain Anda tahu kita bisa meletakkan variabel yang akan menjadi orang pertama ini karena itu
adalah zaman di sini.
Dan variabel kedua sesuai dengan kata rata-rata yang akan menghitung sekarang.
Jadi kata rata-rata yang layak belum ada.
Kami akan membuatnya sekarang.
Jadi kita akan menggunakan Esti zaman kita bahkan jika angka untuk mengubahnya menjadi kereta lebih baik
dan kita akan menambahkan bahwa itu akan menjadi hadiah rata-rata.
Jadi kita akan membuat variabel yang akan kita sebut hadiah Viji.
Dan sekarang kita akan membuat variabel ini dan menghitungnya.
OK jadi mari kita lakukan ini.
Hanya itu yang harus kami lakukan agar EPOC sudah ada.
Sekarang mari kita hitung kata rata-rata dan kita perlu menghitungnya di sini.
Masih dalam lingkaran tetapi bujangan kami karena sekarang kami memiliki sampel tambalan kami dan kami memiliki pelatihan yang
terjadi dalam batch.
Tapi sekarang untuk propagasi Plus propagasi mundur dilakukan dalam batch.
Jadi kita kembali ke loop epoche dan sekarang kita dapat menghitung kata-kata kumulatif yang dapat kita lakukan
dengan objek langkah kita karena objek punggung kaki kita berisi fungsi ini kita langkah-langkah apa yang memungkinkan kita untuk
mendapatkan imbalan kumulatif terjadi dalam langkah-langkah yang Anda tahu dan langkah dijalankan.
Jadi kita akan menggunakannya sekarang untuk memperbarui hadiah baru dari langkah-langkah dan kemudian kita akan memperbarui objek
rata-rata bergerak dengan menambahkan kata-kata kumulatif ke setiap objek bergerak.
Dan kemudian kita menghitung rata-rata dan itulah cara kita mendapatkan rata-rata dari apa yang kita pikirkan
adalah hal pertama yang kita butuhkan adalah kata Stribild.
Jadi mari kita sebut mereka kata-kata langkah dan kemudian seperti yang kita katakan, kita mengambil objek langkah akhir kita yang saya ingatkan dibuat di
sini dan objek langkah progres kelas dari pengalaman kita memutar ulang untuk objek contoh.
Kemudian kita menambahkan kata-kata langkah dan beberapa tanda kurung.
Baiklah.
Itu akan memberi kita penghargaan kumulatif baru dari langkah-langkah tersebut.
Baiklah tapi kemudian kita perlu menambahkan imbalan kumulatif baru ini di objek rata-rata bergerak kita dan untuk melakukan
ini kita memiliki metode kali ini di kelas rata-rata bergerak yang metode ini sangat sederhana kita
ambil objek rata-rata bergerak yang kita buat di sini dengan 100 langkah maka kita akan menggunakan metode add
kami.
Dan kemudian di Admetus kita menempatkan kata-kata langkah kita dan ini akan menambahkan hadiah langkah-langkah ke dalam
moving average.
Baiklah dan akhirnya kita bisa menghitung kata rata-rata dan itu bagus Anda tahu itu variabel di
sini.
Jadi itulah yang akan sama dengan kata rata-rata dan untuk mendapatkannya kita hanya perlu menggunakan metode rata-rata kali
ini dari objek rata-rata bergerak kita dan itu adalah kita lakukan dan katakan rata-rata untuk mengatakan itu karena rata-rata bergerak
kita sudah diperbarui dengan langkah-langkah kata baru yang baru saja kita tambahkan hal-hal
ke metode Tambahkan hebat.
Sekarang kami memiliki kata rata-rata sehingga akan diisi di sini.
Dan ini akan dicetak setiap jam.
Jadi ini akan menjadi sangat menarik karena setiap episode kita akan melacak bagaimana udara
berjalan.
Anda tahu kita akan melihat apakah rata-rata kata meningkat.
Dan berbicara tentang sesuatu yang menarik.
Yang sangat menarik adalah saya tahu bahwa itu mencapai rompi pasti ketika mencapai 1500.
Jadi yang akan kita lakukan sekarang adalah jika hadiah rata-rata mencapai 1500.
Sekarang jika semakin tinggi dari 1.500 Nah kita akan mencetak sesuatu yang baru dan itu akan
menjadi cetakan terakhir.
Cetak yang sangat sukses yang akan kita cetak yang bisa kita katakan.
Selamat untuk AI Anda karena AI Anda menang.
Jadi itu akan luar biasa jika itu terjadi jika kita mencapai kata tidak rata-rata.
Lebih besar dari 1500.
Kita bisa 100 persen yakin bahwa AI yang terbaik.
Mungkin sedikit lebih rendah dari itu tetapi saya bereksperimen dengan 1000 dan kadang-kadang tidak mencapai maju tetapi
dengan 1500 jika kita sampai di sana dengan baik AI menang pasti.
Jadi kita akan menontonnya sesudahnya.
Baiklah jadi itu akan sangat menyenangkan.
Dan kemudian itu sebenarnya hanya ujung kurva.
Kami perlu menentukan bahwa kami ingin memulai pelatihan.
Jika itu terjadi, Anda tahu jika itu mencapai kekayaan besar itu tidak perlu lagi dilatih.
Jadi kita akan mengakhiri semua proses dengan istirahat jika kita mencapai dunia rata-rata 1500.
Kita dapat menyelesaikan seluruh proses dan untuk melakukan ini kita dapat menggunakan istirahat ini di sini.
Baiklah.
Dan satu hal terakhir yang harus dilakukan ketika permainan selesai adalah saat AI menang.
Yah kita bisa menutup lingkungan dan terus menambahkan hanya satu tindakan terakhir di sini
yang saya sebut penutupan lingkungan malapetaka.
Jadi untuk melakukan ini kita mengambil lingkungan Dume kita yang kita sebut Doom dan ingat.
Dan kemudian kita bisa menambahkan tutup itu dan itu saja yang akan kita tutupi lingkungan mana yang lebih
baik dilakukan setelah Anda menyelesaikan permainan.
Baiklah, jadi kita sudah selesai.
Jadi saya sangat senang melihat hasilnya dan sebenarnya saya akan memiliki kejutan untuk Anda di tutorial
selanjutnya sambil menonton hasilnya.
Ini akan sangat menarik.
Dan sekarang saya kira sudah waktunya untuk bermain dan bersenang-senang.
Jadi mari kita berharap kita dapat meraih rompi ini secepat mungkin.
Itulah tujuan dari lingkungan baru ini.
Baiklah jadi mari kita bersenang-senang.
Persiapkan diri Anda dengan kopi yang baik atau teh yang enak.
Sekarang berdiri untuk duduk dengan nyaman di kursi kami dan menonton beberapa video pesawat kami yang sangat keren.
Mari kita lakukan di tutorial selanjutnya.
Dan sampai saat itu nikmati AI.