Ciao e bentornati al corso sull'intelligenza artificiale.
Nel tutorial di oggi iniziamo la sezione sull'apprendimento cool convoluzionale profondo.
Quindi diamo un'occhiata a cosa si tratta.
In precedenza abbiamo parlato dell'apprendimento in profondità.
Quindi avevamo un ambiente in cui un agente e avevamo un vettore che descriveva quell'ambiente che è stato inserito
in una rete neurale e alla fine abbiamo ottenuto i valori q come output.
E poi ovviamente abbiamo scoperto come frenare la parte di apprendimento.
Abbiamo scoperto come vengono decise le azioni in base a quei valori che costituiscono una parte di azione.
E abbiamo parlato delle politiche di selezione delle azioni e di diverse cose su come funziona l'apprendimento profondo.
Ma qui il concetto chiave di tutto questo è come ottenere da questo dall'ambiente reale
e dagli stati alla rete neurale.
Bene, la transizione è finita qui.
I vettori di input quindi l'input Lehre della nostra rete neurale ed è un vettore.
Quindi, quello che stiamo guardando è OK, quindi stiamo veramente seguendo la curva.
Non è il termine corretto, non stiamo guardando nulla.
L'agente ha fondamentalmente questa informazione.
Quindi l'ambiente sta analizzando questa informazione dicendo OK, l'agente che stai attualmente nel tuo stato è descritto
dal settore in questo esempio semplificato è descritto da questo vettore X-1 di 1 x 2 di 2 quindi le tue coordinate
sono 1 2 e questo è il tuo intero stato in un ambiente più complesso.
L'affermazione e tutte le altre cose che l'agente può osservare, ma il punto qui è che è possed
come un vettore.
E il fatto è che ciò non accade nella vita reale nella vita reale tranne che per i sistemi GPS e altre cose
del genere.
Ma nella vita reale, cosa usiamo la maggior parte delle volte che usiamo i nostri sensi, usiamo i nostri occhi anche in GPS.
Non è incorporato nel nostro cervello.
Non ci sta dicendo le coordinate attraverso il nostro cervello.
Quindi stiamo ancora usando i nostri occhi per guardare il GPS e capire cosa sta succedendo lì.
E quindi questo è un modo di barare perché l'intelligenza artificiale sia in grado di ottenere informazioni sull'ambiente come un
vettore.
È troppo semplice non è come funziona nella vita reale.
Questo non è il modo in cui noi umani operiamo e alla fine vogliamo creare un'intelligenza
artificiale che possa operare in modo simile agli umani, in quanto può affrontare le stesse sfide degli umani.
E così nel mondo umano non abbiamo che non abbiamo che non abbiamo queste coordinate o altri
tipi di vettori che ci vengono trasmessi che spiegano lo stato in cui ci troviamo in quell'ambiente.
Quindi dovremo rimuoverlo per renderlo più realistico.
E poi cosa possiamo sostituirlo con ciò che vediamo o che cosa facciamo da umani per ottenere informazioni.
Beh, la maggior parte delle volte vediamo naturalmente tutti i nostri sensi, ma la maggior parte
delle informazioni che stiamo ricevendo sul mondo intorno a noi passa attraverso la nostra vista.
Ed è per questo che cambieremo quella piccola freccia che avevamo in un'intera rete neurale
convoluzionale.
Quindi questo è dal nostro Onix.
Al secondo posto abbiamo la convulsione Larry ed è per questo che è importante sentirsi a proprio agio
con le reti neuronali condizionali dell'evoluzione e come funziona se hai fatto un rapporto ODP e
dovresti sentirti a tuo agio.
Oppure puoi dare un'occhiata al prossimo numero due che abbiamo alcuni tutorial di intuizione molto buoni lì.
Quindi qui abbiamo l'operazione convoluzionale che accade, quindi in realtà la vedremo
come un'immagine.
Quindi questa è un'immagine di Net environment.
E così l'agente sta effettivamente guardando l'ambiente.
Quindi, in questo caso, non è che sia come guardare da lì, è come sembrare così.
Diciamo che sta giocando a questo su un computer e può vedere questo ambiente e
quindi può vedere come è effettivamente questa figura che rappresenta l'agente.
Puoi vedere il suo intero in virale o qualunque cosa un umano vedrebbe se è un vero labirinto e l'umano
vedrebbe il labirinto dall'interno.
E così l'agente dovrebbe essere in grado di fare esattamente la stessa cosa.
di più su queste diverse parti della rete neurale convoluzionale in allegato e poi gli ufficiali si appiattiscono.
Quindi quello che dice che è fatto passa attraverso un tumulto di trambusto, una specie di pazzo che tira una gamba
va lì appiattendosi di nuovo, puoi scoprire
Quindi abbiamo input che entrano nella rete neurale e questo è un modo più realistico
perché l'agente deve utilizzare i loro siti e deve elaborare le immagini che l'ambiente fornisce all'agente proprio come un
essere umano elaborerebbe le immagini.
E la bellezza di questo non è solo che è più realistico ed è un po 'come più come una tonalità.
L'età è in realtà più come un essere umano, ma ci consente di elaborare ambienti molto più complessi.
collegare l'intelligenza artificiale a qualsiasi ambiente che, come gli umani, ha una visione di è e.
Ad esempio questo è il modo in cui possiamo giocare a Doom o altri giochi del genere perché invece di
ottenere un vettore di informazioni che come qualcuno avrebbe creato per noi in questo ambiente, possiamo semplicemente
Come umano quando stai giocando a questo gioco puoi vedere esattamente questa immagine e questo è esattamente
ciò che la rete neurale artificiale o l'agente vedrebbero ora.
Quindi, in questa parte del corso, quando si esploreranno le pratiche Tournelles, l'agente vedrà effettivamente
questa immagine esatta vedrà i pixel otterrà questa immagine esatta piena di pixel di questa persona
con questo siamo andati con questa faccia con questa percentuale con tutto esattamente ciò che vediamo
qui è esattamente ciò che vedrà l'agente.
Quindi dovrà dissezionarlo tirando l'ingrasso e poi andrà in una rete neurale.
E inutile dire che le reti neurali in realtà sono molto più complesse di così sostituiamole con qualcosa
di simile.
Questo non è molto più complesso.
Questo sembra un po 'più complesso, ma in realtà le reti neurali funzioneranno
e creeranno se si sarà abbastanza interessanti e molto più complessi di così.
Ma come puoi vedere già qui, anche se hai solo cinque input e una sorta di due cose diventano molto
più complesse e qui puoi vedere che abbiamo molte più azioni che l'agente può intraprendere.
Quindi, nel gioco del destino, gira a sinistra ea destra, guarda verso l'alto, lo scatto di Ron si ricarica.
O sai che tutte quelle azioni diverse che sono possibili in prima persona dovrebbero essere come.
E inoltre non deve essere quello che puoi.
Puoi toccare questo agente per un altro tipo di gioco.
Questa è la sua bellezza che poi si rende conto che ora può gestire qualsiasi tipo di ambiente
a cui lo si collega perché finché c'è una rappresentazione visiva dell'ambiente
di quell'ambiente è già presente l'intera infrastruttura l'intera struttura è pronta per l'elaborazione quella.
Ecco, questo è il profondo apprendimento di CUOL convoluzionale.
Quindi lo portiamo anche al prossimo passo in cui stiamo aggiungendo convoluzioni o Lares convoluzionali nel nostro
cervello di agenti ora e lo stiamo rendendo ancora più complesso e quindi possiamo annoiarci di essere in grado
di risolvere anche più complesse sfide.
Quindi spero che tu sia molto eccitato per questo sarà in una sezione epica e creeremo
cose incredibili e non vedo l'ora di vederti in quel prossimo tutorial.
E fino ad allora goditi l'intelligenza artificiale.