Bonjour et bienvenue au cours sur l'intelligence artificielle.
Dans le tutoriel d'aujourd'hui, nous commençons la section sur l'apprentissage cool par convolution profonde.
Voyons donc de quoi il s'agit.
Auparavant, nous avons parlé d'apprentissage en profondeur.
Nous avons donc eu un environnement dans lequel un agent et un vecteur décrivant cet environnement ont été introduits dans un réseau
de neurones et à la fin, nous avons obtenu les valeurs q comme sorties.
Et bien sûr, nous avons découvert comment restreindre l’apprentissage.
Nous avons découvert comment les actions sont décidées en fonction de ces valeurs qui font partie de l'action.
Et nous avons parlé des politiques de sélection des actions et de différentes choses sur le fonctionnement de l'apprentissage en profondeur.
Mais ici, le concept clé pour tout cela est comment pouvons-nous passer de cela de l’environnement réel et
des états au réseau de neurones.
Eh bien, la transition est ici.
Les vecteurs d’entrée sont donc le Lehre d’entrée de notre réseau de neurones et c’est un vecteur.
Donc, ce que nous examinons est OK, nous sommes donc en train de prendre de la vitesse.
Ce n'est pas le terme correct nous ne regardons rien.
L'agent a essentiellement cette information.
Donc, l'environnement est en train d'analyser cette information en disant OK, l'agent dans lequel vous êtes actuellement est
décrit par le secteur dans cet exemple simplifié décrit par ce vecteur X-1 de 1 x 2 sur 2, de sorte que
vos coordonnées sont 1 2 et c'est tout votre état dans un environnement plus complexe.
La déclaration et toutes les autres choses que l'agent peut observer, mais le point ici est qu'il est possédé
comme un vecteur.
Et le problème, c’est que cela n’arrive pas dans la vie réelle, sauf pour les systèmes GPS et d’autres choses du
même genre.
Mais dans la vraie vie, ce que nous utilisons la plupart du temps, nous utilisons nos sens, nous utilisons nos yeux même en GPS.
Ce n'est pas construit dans notre cerveau.
Cela ne nous dit pas les coordonnées à travers notre cerveau.
Nous utilisons donc toujours nos yeux pour regarder le GPS et comprendre ce qui se passe là-bas.
C'est donc une sorte de triche pour l'IA de pouvoir obtenir des informations similaires sur l'environnement en tant que vecteur.
C'est trop simple, ce n'est pas comme ça que ça marche dans la vie réelle.
En tant qu’êtres humains, nous ne fonctionnons pas ainsi. Nous voulons en définitive créer une intelligence
artificielle capable de fonctionner de la même manière que les humains, c’est-à-dire qu’elle peut relever les mêmes défis que les humains.
Ainsi, dans le monde humain, nous n'avons pas ce que nous n'avons pas, nous n'avons pas ces coordonnées
ou d'autres types de vecteurs qui nous sont transmis qui expliquent l'état dans lequel nous nous trouvons.
Nous allons donc devoir supprimer cela pour le rendre plus réaliste.
Et ensuite que pouvons-nous remplacer par ce que nous voyons ou ce que nous faisons en tant qu’être humain pour obtenir des informations.
Bien que la plupart du temps, nous voyons tous nos sens, mais la plupart des informations
que nous obtenons sur le monde qui nous entoure nous parviennent par la vue.
Et c'est pourquoi nous allons changer cette petite flèche que nous avions en un réseau de neurones convolutionnel
complet.
C'est donc de notre Onix.
Deuxièmement, nous avons la convulsion de Larry et c'est pourquoi il est important que vous soyez assez à l'aise avec les réseaux
de neurones conditionnels d'évolution et comment cela fonctionne si vous avez eu un rapport sexuel ODP et vous devriez
être à l'aise avec cela.
Ou vous pouvez simplement regarder le numéro deux suivant. Nous avons là de très bons tutoriels d’intuition.
Nous avons donc ici l'opération de convolution qui se produit, nous allons donc examiner cela
sous forme d'image.
Donc, ceci est une image de l'environnement Net.
Et donc l'agent regarde réellement l'environnement.
Donc, dans ce cas, il n'a pas l'air de regarder comme ça.
Disons qu'il joue ceci sur un ordinateur et qu'il peut voir cet environnement et donc il
peut voir comme où se trouve réellement cette figure représentant un agent.
Vous pouvez voir tout son contenu dans un virus ou tout ce qu'un humain verrait s'il s'agissait d'un véritable labyrinthe et s'il verrait
le labyrinthe de l'intérieur.
Et si l'agent devrait pouvoir faire exactement la même chose.
Donc, ce qu’il dit est fait passe dans un repaire de troubles, c’est un imbécile de tirer une
jambe qui s’aplatit de nouveau. Vous pouvez en apprendre davantage sur ces différentes parties du réseau de neurones de convolution dans
l’annexe, puis sur des officiers aplatis.
Nous avons ensuite des entrées qui entrent dans le réseau de neurones, ce qui est plus
réaliste car l’agent doit utiliser leurs sites et / ou traiter les images que l’environnement lui fournit, tout comme un
humain traiterait des images.
Et la beauté de ceci n’est pas seulement le fait qu’elle est plus réaliste, c’est un peu comme une teinte.
L'âge est en réalité le plus humain, mais cela nous permet de traiter des environnements beaucoup plus complexes.
Par exemple, voici comment nous pouvons jouer à Doom ou à d’autres jeux du même
genre, car au lieu d’obtenir un vecteur d’informations que quelqu'un aurait créé pour nous dans cet environnement, nous pouvons simplement
connecter l'intelligence artificielle à tout environnement qui, en tant qu'être humain, a une vision. de est et.
En tant qu'être humain lorsque vous jouez à ce jeu, vous pouvez voir exactement cette image et c'est exactement
ce que le réseau de neurones artificiels ou l'agent verrait maintenant.
Ainsi, dans cette partie du cours, lorsque vous explorerez les tournelles pratiques, l'agent verra bien cette
image, il verra les pixels, il obtiendra cette image exacte avec les pixels de cette personne avec
qui nous sommes passés. avec ce visage avec ce pourcentage avec tout exactement ce que nous voyons ici,
c'est exactement ce que l'agent verra.
Ensuite, il faudra disséquer cela en tirant sur liff engraissement, puis il ira dans un réseau neuronal.
Et inutile de dire que les réseaux de neurones sont en réalité beaucoup plus complexes que cela, alors remplaçons-les par quelque chose
comme ça.
Ce n'est pas beaucoup plus complexe.
Cela semble un peu plus complexe, mais en réalité, les réseaux de neurones vont travailler avec
et créer si vous voulez être assez intéressant et être beaucoup plus complexe que cela.
Mais comme vous pouvez le constater déjà ici, même si vous n’avez que cinq entrées et que deux choses deviennent beaucoup
plus complexes, vous pouvez voir que nous avons beaucoup plus d’actions que l’agent peut prendre.
Donc, dans le jeu de doom, tournez à gauche et à droite, regardez vers le bas pour recharger le tournage de Ron.
Ou vous savez toutes ces actions différentes qui sont possibles à la première personne devraient aimer faire.
Et d'ailleurs, il n'est pas nécessaire que vous le puissiez.
Vous pouvez toucher cet agent à un autre type de jeu.
C’est la beauté de cela, puis il réalise qu’il peut désormais exploiter n’importe quel environnement auquel vous l’attachez, car
tant qu’il existe une représentation visuelle de l’environnement de cet environnement,
il dispose déjà de toute l’infrastructure que toute la structure est prête à traiter. cette.
C'est donc en quoi consiste l'apprentissage CULE par convolution profonde.
Nous en arrivons donc à l'étape suivante en ajoutant des convolutions à Lares ou en convolution dans le
cerveau de nos agents et nous le rendons encore plus complexe. Nous pouvons donc nous ennuyer de pouvoir résoudre des
problèmes encore plus complexes. défis.
J'espère donc que vous êtes très enthousiasmé par le fait que cela va être dans une section épique et que nous allons
créer des choses incroyables et j'ai hâte de vous voir lors de ce prochain tutoriel.
Et jusque-là, profitez de l'IA.