Cześć i witam z powrotem na kursie na temat sztucznej inteligencji.
W dzisiejszym tutorialu zaczynamy od sekcji o głębokim splotowym, fajnym uczeniu się.
Zobaczmy więc, o co w tym wszystkim chodzi.
Wcześniej rozmawialiśmy o głębokiej, fajnej nauce.
Tak więc mieliśmy środowisko, w którym agent i mieliśmy wektor opisujący to środowisko, które zostało wprowadzone do
sieci neuronowej, a na końcu otrzymaliśmy wartości q jako nasze wyniki.
A potem oczywiście dowiedzieliśmy się, jak powstrzymać część edukacyjną.
Dowiedzieliśmy się, jak decyzje są podejmowane na podstawie tych wartości, które są częścią działania.
Rozmawialiśmy o polityce selekcji działań i różnych rzeczach dotyczących tego, jak działa głęboka nauka.
Ale tutaj kluczową koncepcją tego wszystkiego jest to, w jaki sposób uzyskujemy z niego rzeczywiste środowisko
i stany do sieci neuronowej.
Cóż, przejście jest tutaj.
Wektory wejściowe więc wejście Lehre naszej sieci neuronowej i jest to wektor.
A więc to, na co patrzymy, jest w porządku, więc w rzeczywistości wychodzimy na zakręt.
To nie jest właściwe określenie, na które nie patrzymy.
Agent zasadniczo ma te informacje.
Tak więc środowisko przetwarza tę informację, mówiąc: OK, agent, w którym aktualnie znajdujesz się w tym stanie,
jest opisany przez sektor w tym uproszczonym przykładzie, który jest opisany przez ten wektor X-1 1 x 2 z 2, więc twoje
współrzędne wynoszą 1 2 i to jest twój cały stan w bardziej złożonym środowisku.
Oświadczenie i wszystkie inne rzeczy, które agent może obserwować, ale chodzi tutaj o to, że jest on pospolity
jako wektor.
Chodzi o to, że w prawdziwym życiu tak się nie dzieje, z wyjątkiem systemów GPS i innych tego typu
rzeczy.
Ale w rzeczywistości, czego używamy przez większość czasu, kiedy używamy zmysłów, używamy naszych oczu nawet w GPS.
To nie jest wbudowane w nasz mózg.
Nie podaje nam współrzędnych przez nasz mózg.
Więc wciąż używamy naszych oczu, aby spojrzeć na GPS i zrozumieć, co się tam dzieje.
I to jest rodzaj oszustwa dla AI, aby uzyskać jak informacje o środowisku jako wektor.
To zbyt proste, że tak nie działa w prawdziwym życiu.
To nie jest sposób, w jaki działamy jako ludzie, i ostatecznie chcemy stworzyć sztuczną
inteligencję, która może działać w podobny sposób jak człowiek, który może podjąć takie same wyzwania jak ludzie.
Tak więc w ludzkim świecie nie mamy tego, czego nie mamy, nie mamy tych współrzędnych ani innych
typów wektorów, które są nam przekazywane, które wyjaśniają stan, w jakim się znajdujemy w tym środowisku.
Musimy więc usunąć to, aby było bardziej realistyczne.
A co możemy zastąpić tym, co widzimy lub co robimy jako człowiek, aby uzyskać informacje.
Przez większość czasu widzimy oczywiście wszystkie nasze zmysły, ale większość informacji, które
dostajemy na temat otaczającego nas świata, pojawia się w naszych oczach.
I dlatego zamierzamy zmienić tę małą strzałkę, którą mieliśmy w całą splotową sieć
neuronową.
To jest od naszych Onix.
Po drugie, mamy drgawki Larry'ego i dlatego ważne jest, aby czuć się komfortowo z uwarunkowanymi ewolucyjnie
sieciami neuronowymi i jak to działa, jeśli odbyłeś stosunek seksualny ODP i powinieneś
być z tym zadowolony.
Albo możesz po prostu rzucić okiem na następny numer dwa, mamy tam bardzo dobre tutoriale intuicyjne.
Mamy tu więc splotową operację, tak więc będziemy patrzeć na to
jako obraz.
Oto obraz środowiska sieciowego.
Tak więc agent faktycznie patrzy na środowisko.
Więc w tym przypadku nie jest tak, że patrzy z zewnątrz, jakby wyglądał w ten sposób.
Powiedzmy, że gra on na komputerze i widzi to środowisko i dlatego
widzi, że ta liczba reprezentująca agenta faktycznie jest.
Możesz zobaczyć jego całość w wirusie lub cokolwiek, co człowiek zobaczyłby, gdyby to był prawdziwy labirynt, a człowiek zobaczyłby
labirynt od środka.
Tak więc agent powinien być w stanie dokładnie to samo.
Więc to, co mówi, odbywa się przez komornicze legowisko, w którym idziesz jak głupiec ciągnąc
nogę tam, gdzie spłaszczasz, znowu możesz dowiedzieć się więcej o tych różnych częściach splotowej sieci neuronowej w
aneksie, a potem oficerowie spłaszczeni.
Następnie mamy dane wejściowe, które trafiają do sieci neuronowej i jest to bardziej realistyczne,
ponieważ agent musi korzystać ze swoich witryn i lub musi przetwarzać obrazy, które środowisko dostarcza agentowi, tak jak
człowiek przetwarzał obrazy.
A piękno tego jest nie tylko tym, że jest bardziej realistyczne i jest bardziej jak barwa.
Wiek jest tym bardziej, w jakim jest człowiek, ale pozwala nam przetwarzać znacznie bardziej złożone środowiska.
Na przykład w ten sposób możemy grać w Doom lub inne gry tego typu,
ponieważ zamiast po prostu uzyskać wektor informacji, który jak ktoś mógłby stworzyć dla nas w tym środowisku, możemy
po prostu podłączyć sztuczną inteligencję do dowolnego środowiska, które jako człowiek ma wizję z jest i.
Jako człowiek, kiedy grasz w tę grę, możesz zobaczyć dokładnie to zdjęcie i
właśnie to zobaczy sztuczna sieć neuronowa lub agent.
Więc w tej części kursu, kiedy masz zamiar zbadać praktyczne Tournelles,
agent zobaczy dokładnie to zdjęcie, zobaczy, że piksele dostaną dokładnie ten obraz pełen
pikseli tej osoby z tą twarzą z tym procentem ze wszystkim, co tu
widzimy, dokładnie to zobaczy agent.
Wtedy będzie musiał to rozdzielić, poprzez wyciągnięcie tuczu, a następnie przejdzie do sieci neuronowej.
I nie trzeba dodawać, że sieci neuronowe są znacznie bardziej skomplikowane, więc zastąpmy je czymś
takim.
To nie jest bardziej skomplikowane.
Wygląda to trochę bardziej skomplikowanie, ale w rzeczywistości sieci neuronowe będą pracować i
tworzyć, jeśli zamierzasz być dość interesujący i będzie o wiele bardziej złożony.
Ale jak widzisz już tutaj, nawet jeśli masz tylko pięć danych wejściowych i dwie rzeczy stają się znacznie bardziej
złożone, a tutaj widzisz, że mamy dużo więcej akcji, które może podjąć agent.
W grze zagłady skręć w lewo i w prawo, spójrz w dół, aby przeładować zdjęcie Rona.
Lub wiesz, że wszystkie te różne czynności, które są możliwe w pierwszej osobie, powinny lubić.
Co więcej nie musi tak być.
Możesz dotknąć tego agenta do innego rodzaju gry.
To jest piękno tego, że zdaje sobie sprawę, że może teraz obsługiwać dowolne środowisko, do którego się
przyłącza, ponieważ tak długo, jak istnieje wizualna reprezentacja środowiska
tego środowiska, ma już całą infrastrukturę, cała struktura jest gotowa do przetworzenia że.
A więc na tym polega głęboka, splotowa nauka CULE.
Tak więc zabieramy to nawet do następnego kroku, do którego dodajemy teraz skręty lub konwergentne Lares
do mózgu naszych agentów, a my robimy to jeszcze bardziej złożonym i dlatego możemy znudzić się możliwością rozwiązania
jeszcze bardziej złożonego wyzwania.
Mam więc nadzieję, że jesteś bardzo podekscytowany tym, że znajdzie się w epickim odcinku, a my stworzymy niesamowite
rzeczy i nie mogę się doczekać, aby zobaczyć cię w następnym samouczku.
A do tego czasu ciesz się AI.