Bună ziua și bun venit la partea super-incitantă a creației noastre, partea în care o facem inteligentă.
Așa este exact ceea ce se întâmplă atunci când antrenez ziua în care îmi voi instrui inteligența pentru a atinge obiectivul pe
care am vrut să-l realizăm și care ajunge la vestă fără a fi ucis.
Și pentru a face acest lucru vom învăța practic rețeaua neuronală pentru a scoate predicțiile corecte și
apoi totul este deja gata, deoarece aceste semnale de ieșire din creier au deja
transmisia corectă către corp pentru a juca acțiunile finale.
Deci, acum, ceea ce suntem pe cale să facem este ceva ce am făcut deja.
Vom lua doar câteva loturi aleatorii din memorie, vom primi intrările din mostre, vom obține rezultatele,
vom obține ținta, vom obține predicțiile, vom calcula ultima zonă între predicții și ținta și apoi vom
efectua propagarea înapoi pentru a clasifica în sensul că greutăți în funcție de cât de
mult au contribuit la această ultimă eroare.
Deci, să facem toate astea.
Veti vedea cum va fi atat de usor pentru ca avem deja toate instrumentele
pentru a implementa acest lucru nu numai ca avem instrumente de torta cum ar fi optimizatorul si ultimele functii dar si noi avem toate
clasele pe care le-am facut inainte ca si noi creierul pe care îl vom folosi pentru a obține predicțiile.
Apoi, experiența noastră reluarea urmăririi eligibilității implementării și a tuturor acestor instrumente combinate cu părțile care instrumente vor face
performanța superioară de formare și, prin urmare, în cele din urmă vom obține un AI super
puternic.
Deci, să facem asta să se întâmple.
Să facem inteligentul nostru și primul lucru pe care îl vom face acum este să luăm ultima funcție cu care suntem
obișnuiți în procesul de formare atunci când calculam eroarea și un optimizator.
Acesta este primul lucru pe care îl vom face.
Deci, să creăm o variabilă pentru ultima funcție.
Vom numi pierderea și aceasta va fi egală cu funcția pierderii MSEE din modulul final.
Și că MSEE-ul nostru este ultima funcție pe care o vom folosi, deoarece în esență predicțiile noastre sunt valori-cheie pe care
le știm că prezim valorile de bază ale diferitelor acțiuni.
Și, prin urmare, deoarece acestea sunt cifre reale, suntem un fel de a face unele net work net pentru regresie
și, prin urmare, ultima funcție este eroarea CT înseamnă.
Aceasta este ultima funcție pe care o folosim.
În general, pentru regresie.
În regulă, acum că avem ultima noastră funcție Să luăm optimizatorul nostru.
Atât de optimizat aici este Voivodul pe care îl creăm optimizatorul lui Freda.
Și vom lua ca de obicei.
În ceea ce privește auto-conducerea masina de atomizor atom.
Acesta este un optimizator foarte puternic care va face minuni pentru antrenament.
Deci, hai să facem asta în Adam.
Și amintiți-vă că exact ceea ce auto-conduce mașina trebuie să introduceți două argumente esențiale.
Primul este cel care va face legătura dintre optimizator și parametrii rețelei noastre
neuronale.
Aceasta este greutatea neuronilor creierului nostru.
Și pentru a face acest lucru ne luăm creierul pe care l-am numit CNN.
Acesta este obiectul pe care l-am creat pentru creierul nostru.
Și așa CNN care amintesc parametrii pe care îi mergem și niște paranteze, astfel încât să facă legătura
dintre optimizator și greutățile neuronilor din creierul AI-ului nostru.
Și apoi al doilea argument este o rată de învățare și asta este dată de noi.
Și așa trebuie să facem o creștere mai mică, pentru că nu vrem să convergem prea repede și vrem să avem o anumită
accelerare și, prin urmare, modalități bune de învățare pe care le putem lua.
Aici este unul mic, care este în punctul sau unul care este deschis 1 la sută.
Cred că este același lucru pe care îl folosim și pentru autoturismul.
În regulă, acum avem un atomizor de ultima funcție, deci suntem aproape gata să începem căderea.
Ei bine, de fapt, vom începe să o facem acum, dar chiar înainte de a face acest lucru vom decide
decuplarea numărului de epoci pe care îi vom pregăti.
Și, prin urmare, în crearea unei noi variabile aici, care va răspunde la acest număr de abox și să spunem că
este egală cu 100.
Asta va fi suficient de mult pentru a instrui AI.
Și chiar asta va reuși să ajung la cea mai bună cale înainte de 100.
La fel ca 20 sau 30.
Sa vedem.
Dar pentru moment să luăm 100.
Și dacă avem nevoie de ea, o vom mări.
Dar nu cred că va fi necesar.
OK, acum că avem numărul de airbag-uri, putem începe să facem urmărirea.
Știți acest principiu pentru bucla de antrenament când trenăm peste Xbox.
Deci, pentru că este într-adevăr viabil, va fi o carte.
Asta alegem pentru asta.
Acum, bineînțeles, vom folosi funcția range pentru a spune că vrem să mergem de la primul înapoi la un
număr de cărți plus
unul, deoarece amintiți-vă că limita superioară a unui interval nu este de a.
Prin urmare, dorim să mergem până la 100.
Ei bine, trebuie să specificăm și să fim cei de plus, până la 100.
În regulă, așa CULLEN Și acum să intrăm în bucla.
În regulă, primul lucru pe care îl vom face este să facem 200 de runde de câte 10 pași.
Deci, fiecare epocă va fi 200 de run-uri una după alta de 10 pași și pentru a face acest lucru avem această funcție de pas dintr-o
experiență de clasă replay și, prin urmare, să folosească această funcție, care este de fapt o
metodă, deoarece vom obține din obiectul nostru de memorie care este un obiect din clasa de memorie replay pentru a genera aceste
două sute de runde de 10 pași.
Ei bine, trebuie să spunem obiectul de memorie pe care îmi amintesc că am creat-o aici, memoria este un obiect pentru a
reda clasa de memorie cu pașii de 10 pași și o capacitate de 10000.
Am creat acest obiect și din acest obiect luăm.
Ei bine, această etapă rulează trepte și ne specificăm două sute de runde succesive de 10 pași.
Deci, asta va adăuga fiecare epocă.
Practic o sută de pași.
Acum, acum avem acești 200 de pași în fiecare epocă.
Ei bine, e timpul să eșantionăm câteva loturi din aceste runde și să examinăm aceste loturi.
Avem o altă funcție din memoria noastră, care este lotul eșantionului și care va genera exact câteva loturi din aceste
două sute de runde.
Dar amintiți-vă că aceste loturi sunt de această dată loturi de serie de tranziții.
Există o serie de 10 pași, spre deosebire de anii în care loturile au fost doar câteva loturi de
tranziții unice aici de această dată.
Vor fi loturi de zece pași 10 tranziții și, prin urmare, acum este timpul să ieșim din
memoria noastră.
Aceste loturi aleatoare.
Și pentru a le obține am folosit funcția de șarjă simplă la care trebuie să aplicăm
dimensiunea lotului pentru dimensiunea lotului unde putem lua 32 sau chiar 64 sau chiar 128.
Amintiți-vă pentru că spune acest lucru Este o practică obișnuită de a utiliza 32.
Aceasta este ceea ce veți vedea, în general, în arhitecturile rețelelor neuronale atunci când faceți unele învățări Bachche.
Dar de data asta este destul de diferit.
Tocmai am trimis câteva loturi de zece pași.
Deci este mai bine să luați banci cu dimensiuni mai mari.
De aceea putem lua 64 sau 128.
Așa că vom lua 128 și, de fapt, acest lucru va fi în interiorul unui Fulop pentru că vrem să luăm
mai multe loturi și le luăm în ceea ce este returnat de funcția eșantionului lot.
Deci, acest Fulop pentru acel lot de eșantioane de memorie 128 înseamnă că fiecare 128 de pași Ei bine, memoria noastră ne
va da o dimensiune 128 de lot care va conține de fapt ultimii 128 de pași care au fost difuzate.
Obținem doar câteva loturi de mărime 128 și învățarea se va întâmpla în aceste loturi.
Și în afara acestor loturi vom avea tăvi de eligibilitate pe care știi să le înveți
la fiecare zece pași.
În regulă, acum, în interiorul acestei bucle, care încă se întâmplă într-o epocă.
Dar acum, de data aceasta, suntem într-un anumit lot și acum primul lucru pe care îl vom face
este că vom primi separat contribuțiile și obiectivele noastre.
Și așa cum ți-am spus e că poți să o faci cu unul din instrumentele pe care le-am implementat, care sunt trucuri de eligibilitate așa
cum vezi aici.
Această funcție de urmărire ilegală ia un lot ca intrare.
Acum trebuie să ștergem și să ne întoarcem ca ieșire intrările și țintele.
Așa că acum putem face doar două variabile noi, care vor fi
inputurile și țintele și care nu ne pot spune că este egală cu exact ceea ce returnează această funcție de urmărire LGBTI aplicată
lotului pentru a aplica această funcție lotului nostru buclă.
Și ceea ce vom face este doar o urmă de eligibilitate aplicată lotului nostru sus.
In regula.
Deci, asta ne face intrarea și toaletele, dar în torța PI există întotdeauna ceva mai mult de
făcut.
Și, desigur, acest lucru este de a transforma intrările rețelei neuronale și, de asemenea, țintă în unele dintre variabile.
Dar nici nu este nimic nou.
Știm cum să facem asta.
Putem face acest lucru, ne vom lua contribuțiile, apoi țintele noastre.
Și în timp ce acestea vor fi egale cu intrările variabile care sunt pentru intrările și obiectivele variabile și că este în cazul
în care obiectivele.
În regulă, astfel încât intrările creierului sunt convertite în unele variabile torche și țintele sunt, de asemenea,
convertite în unele variabile.
Deci, acum putem obține intrările în rețeaua neurală.
Și de ce trebuie să facem asta?
Asta pentru că următorul pas este să obținem predicțiile pe care le avem în care trebuie să țintim.
Acum, desigur, avem nevoie de previziuni, deoarece atunci ceea ce se întâmplă este că vom
calcula pierderea dintre previziuni și ținte.
Să obținem aceste predicții.
Ei bine, din nou, acest lucru este atât de simplu acum, că trebuie doar să ne luăm creierul, care este
CNN, rețeaua noastră de știri constituționale și să o aplicăm la inputurile noastre.
Vom merge acolo.
Intrările intră în rețeaua neuronală, iar rețeaua neuronică va afișa previziunile.
Perfect.
Deci, acum avem protecțiile pe care trebuie să le ținem pentru a putea obține legile și acesta este următorul pas.
Vom introduce o nouă variabilă, deoarece acum vom obține ultima eroare diferită de
ultima funcție deoarece folosim funcția legi pentru a obține ultima eroare.
Deci, ultima eroare aici și că o vom obține cu ultima funcție aplicată predicțiilor noastre și țintele pe care le
vedem să vedem cum este netedă totul.
Acum totul este logic.
Primim prima intrare a țintelor, datorită intrărilor obținem predicțiile și apoi datorită predicțiilor
și toaletelor primim ultima eroare.
Deci, foarte logic și neted.
Și acum, care este următorul pas.
Ei bine, aceeași cale logică acum că avem ultimul pe care îl putem propaga această ultimă eroare înapoi în rețeaua neuronală
de a face greutăți și o facem cu grila de gaz în centru și pentru a obține grade în sensul în
care avem nevoie de optimizatorul nostru.
Dar deja am ajuns aici.
Pulverizatorul nostru Adam.
Dar acum, în acest moment, amintiți-vă ce trebuia să facem.
A trebuit să îl inițializăm și să îl inițializăm.
Rețineți că luăm obiectul optimizator.
Apoi aplicăm metoda zero grette.
Acolo mergem să nu uităm paranteza care a inițializat-o.
Și acum, următorul pas este să înmulțim ultima eroare în noua
rețea și să facem acest lucru, luăm ultima eroare și aplicăm metoda înapoi.
Deci asta este exact pentru a răspândi propagarea înapoi.
Și apoi, în sfârșit, când ultima eroare este din nou propagată în cea nouă, care funcționează bine, putem
actualiza greutățile.
Încă suntem minunați în sensul și pentru a face asta rețineți că luăm optimizatorul nostru și apoi
aplicăm metoda pasului.
Vom merge acolo.
Greutățile sunt date acum.
Așa cum ți-am spus nu numai că am făcut-o deja, dar acum pare atât de simplu și atât de natural.
Deci, acum vom face ceva distractiv.
Vom tipări media pe care o desfășurăm în fiecare epocă.
Deci știi că putem urmări modul în care AI merge cum merge antrenamentul.
Vrem ca răsplata medie să crească pe parcursul etapelor epocii și, la început, desigur, există această fază
de exploatare, astfel încât media să nu crească la început, dar odată ce ajunge la faza de exploatare,
atunci vom vedea cu siguranță o recompensă medie crește și va crește până la un anumit
nivel, care este atunci când ajunge la vesta cât mai repede posibil.
Deci, să începem cu premisa.
Știți că facem acest lucru într-un singur mod, dar trebuie să ne întoarcem la bucla de aici imprimată și apoi
vom imprima.
Ei bine, primul, dar apoi procentul s, pentru că vom transforma totul într-un șir mai bun.
Apoi vom adăuga media pe care am fost-o și apoi vom adăuga procentul S și atunci vom
închide cotația și apoi vom adăuga un procent.
Și de cealaltă parte, știi că putem pune variabilele care vor fi această primă persoană, așa
cum e epoca aici.
Și a doua variabilă corespunde cuvântului mediu care va fi calculat chiar acum.
Deci, cuvântul mediu viabil nu există încă.
Vom crea acum.
Așa că vom folosi Esti epoci noastre, chiar dacă numărul de a converti că în trenul lui este
mai bine și vom adăuga că aceasta va fi răsplata medie.
Și așa vom crea o variabilă pe care o vom numi o recompensă Viji.
Și acum vom crea această variabilă și o vom calcula.
OK, hai să facem asta.
Acesta este singurul lucru pe care trebuie să-l lăsăm, așa că am deja EPOC.
Acum, să calculăm cuvântul mediu și trebuie să calculăm asta chiar aici.
Încă în buclă, dar pe burlacul nostru, pentru că acum avem mostrele noastre de patch-uri și avem o cursă care se
întâmplă în lot.
Dar acum că pentru propagare Plus propagarea înapoi se face în lot.
Așa că ne întoarcem în bucla epocii și acum putem calcula cuvintele cumulative pe care le putem
face cu obiectul pașilor noștri deoarece obiectul nostru insteps conține această funcție și care sunt pașii care ne permit să obținem
recompensele cumulative care se întâmplă în pașii pe care îi cunoașteți și trepte.
Așa că o vom folosi chiar acum pentru a actualiza noile recompense ale pașilor și apoi vom actualiza
obiectul mediu în mișcare adăugând cuvintele cumulative la mișcarea fiecărui obiect.
Apoi, calculând media și așa vom obține media a ceea ce credem că este
primul lucru de care avem nevoie este cuvântul Stribild.
Deci, să le numim cuvintele pașii și apoi, așa cum am spus, să luăm obiectul nostru de pași finali, pe care mi-l amintesc creat aici
și obiect al clasei progresului pas din experiența noastră de reluare a obiectelor de exemplu.
Apoi adăugăm pași de cuvinte și apoi o paranteză.
In regula.
Asta ne va aduce noile recompense cumulate ale pașilor.
În regulă, dar atunci trebuie să adăugăm aceste noi recompense cumulate în obiectul nostru în mișcare medie și pentru a face
acest lucru avem o metodă de această dată în clasa medie mobilă care este această metodă care este
foarte simplă luăm obiectul nostru mediu în mișcare pe care l-am creat aici După 100 de pași, vom folosi metoda noastră
de adăugare.
Apoi, în Admetus, punem cuvintele noastre, iar acest lucru va adăuga recompensele treptelor în
mediul mobil.
În regulă și în final putem calcula cuvântul mediu și asta este bine că știi că
variabila aici.
Deci, asta va fi egal cu cuvântul obișnuit și pentru al obține trebuie doar să folosim această metodă medie de această dată
de la obiectul nostru mediu în mișcare și asta este ceea ce facem și spunem că media ar spune că pentru că media mobilă
a fost deja actualizată cu noii pași de cuvânt pe care tocmai l-am adăugat lucrurilor
la metoda de adăugare grozavă.
Acum avem cuvântul nostru mediu, astfel încât să se populeze aici.
Și aceasta va fi tipărită în fiecare oră.
Deci, acest lucru va fi foarte interesant, deoarece fiecare episod va urmări modul în care se
face aerul.
Știi că vom vedea dacă cuvântul mediu este în creștere.
Și vorbind despre ceva interesant.
Ceea ce este foarte interesant este faptul că știu că atinge vesta cu siguranță când ajunge la 1500.
Ceea ce vom face acum este că dacă rata medie ajunge la 1500.
Acum, dacă e mai mare decât 1500 Ei bine, vom imprima ceva nou și asta va
fi printul final.
Imprima de succes pe care o vom imprima pe care o putem spune.
Felicitări pentru AI pentru că câștigă AI.
Așadar, ar fi minunat dacă se întâmplă acest lucru dacă am ajunge la un cuvânt care nu este obișnuit.
Mai mare de 1500.
Putem fi 100 la sută siguri că AI este cea mai bună.
Poate că este puțin mai mic decât asta, dar am experimentat cu 1000 și uneori nu am ajuns
la avansat, dar cu 1500 dacă ajungem bine acolo, AI câștigă cu siguranță.
Așa că vom urmări asta după aceea.
În regulă, așa ar fi foarte interesant.
Și atunci este doar sfârșitul curbei.
Trebuie să precizăm că vrem să începem formarea.
Dacă se întâmplă acest lucru, știi dacă atinge bogăția vastă, nu mai trebuie să se antreneze.
Deci, vom termina întregul proces cu o pauză dacă ajungem într-o lume medie de 1500.
Putem termina întregul proces și pentru a face acest lucru putem folosi această pauză aici.
In regula.
Și apoi un ultim lucru de făcut atunci când jocul se termină atunci când AI câștigă.
Ei bine, putem să închidem mediul înconjurător și astfel să adăugăm doar o ultimă acțiune aici pe
care o voi numi închiderea mediului doom.
Deci, pentru a face acest lucru, luăm mediul nostru Dume pe care l-am numit Doom și ne amintim.
Și apoi putem doar să adăugăm acest lucru aproape și asta este tot ce vom închide doar mediul care este mai bine
să faceți după ce ați terminat jocul.
În regulă, am terminat.
Deci, sunt atât de încântat să văd rezultatele și, de fapt, voi avea o surpriză pentru tine în următorul tutorial
în timp ce urmăriți rezultatele.
Va fi foarte interesant.
Și acum cred că este timpul să se joace cu ea și să se distreze.
Deci, să sperăm că vom putea ajunge la vesta cât mai repede posibil.
Acesta este scopul acestui nou mediu.
Bine, deci să ne distrăm.
Pregătiți-vă o cafea bună sau un ceai bun.
Acum stați să stați confortabil în scaunul nostru și urmăriți câteva clipuri foarte interesante ale avioanelor noastre.
Să facem asta în următorul tutorial.
Și până atunci să vă bucurați de AI.