Hola y bienvenidos al curso de inteligencia artificial.
En el tutorial de hoy estamos comenzando la sección sobre el aprendizaje genial convolucional profundo.
Así que echemos un vistazo a lo que se trata.
Anteriormente hablamos sobre el aprendizaje profundo y genial.
Entonces teníamos un entorno donde un agente y teníamos un vector que describía ese entorno que se alimentaba en
una red neuronal y al final obtuvimos los valores q como nuestros resultados.
Y luego, por supuesto, descubrimos cómo restringir la parte de aprendizaje.
Descubrimos cómo se deciden las acciones basadas en esos valores que son una parte de acción.
Y hablamos sobre políticas de selección de acción y diferentes cosas sobre cómo funciona el aprendizaje profundo.
Pero aquí el concepto clave para todo esto es cómo logramos desde el entorno real y
los estados hasta la red neuronal.
Bueno, la transición ha terminado aquí.
Los vectores de entrada por lo que la entrada Lehre de nuestra red neuronal y es un vector.
Entonces, lo que estamos viendo está bien, así que estamos avanzando en la curva.
Ese no es el término correcto, no estamos viendo nada.
El agente básicamente tiene esta información.
Entonces, el entorno está analizando esta información diciendo "OK, el agente en el que se encuentra actualmente en este
estado es descrito por el sector" en este ejemplo simplificado que describe este vector X-1 de 1 x 2 de 2, por lo que
sus coordenadas son 1 2 y ese es todo tu estado en un entorno más complejo.
La declaración y todas las otras cosas que el agente puede estar observando, pero el punto aquí es que se
plantea como un vector.
Y la cosa es que eso no sucede en la vida real en la vida real a excepción de los sistemas de GPS y otras cosas
por el estilo.
Pero en la vida real, ¿qué usamos la mayoría de las veces que usamos nuestros sentidos? Usamos nuestros ojos incluso en el GPS.
No está incorporado en nuestro cerebro.
No nos está diciendo las coordenadas a través de nuestro cerebro.
Así que todavía estamos usando nuestros ojos para mirar el GPS y entender qué está pasando allí.
Y esto es una especie de trampa para que la IA pueda obtener información sobre el medio ambiente como
vector.
Es muy simple, no es así como funciona en la vida real.
Así no es como nosotros, como humanos, operamos y, en última instancia, queremos crear inteligencia artificial que pueda
funcionar de manera similar a la de los humanos, ya que es capaz de enfrentar los mismos desafíos que los humanos.
Y así en el mundo humano no tenemos que no tengamos que no tenemos estas coordenadas u otros
tipos de vectores que nos pasan que explican el estado en que nos encontramos en ese entorno.
Así que vamos a tener que eliminar eso para hacerlo más realista.
Y luego, ¿qué podemos reemplazar con lo que vemos o qué hacemos como humanos para obtener información?
Bueno, la mayor parte del tiempo vemos, por supuesto, todos nuestros sentidos, pero la mayor parte de
la información que estamos obteniendo sobre el mundo que nos rodea viene a través de nuestra vista.
Y es por eso que vamos a cambiar esa pequeña flecha que teníamos en una red neuronal
convolucional completa.
Entonces esto es de nuestro Onix.
Número dos tenemos la convulsión de Larry y es por eso que es importante estar bastante cómodo con las redes
neuronales condicionales de evolución y cómo funciona eso si ha hecho las relaciones sexuales con PAO y
debería sentirse cómodo con eso.
O simplemente puede ver el siguiente número dos, tenemos algunos muy buenos tutoriales de intuición allí.
Así que aquí tenemos la operación convolucional que sucede, así que de hecho vamos a ver
esto como una imagen.
Entonces esta es una imagen del entorno Net.
Y entonces el agente está realmente mirando el medio ambiente.
Entonces, en este caso, no es que él parezca mirar desde adentro, sino que se ve así.
Digamos que está jugando esto en una computadora y puede ver este entorno y, por
lo tanto, puede ver dónde está realmente esta figura representando al agente.
Puedes verlo todo en viral o lo que un humano vería si fuera un laberinto real y el humano vería
el laberinto desde adentro.
Y entonces el agente debería ser capaz de exactamente lo mismo.
sobre estas diferentes partes de una red neuronal convolucional en el anexo y luego aplanar a los oficiales.
Entonces, lo que dice que está hecho pasa por una guarida de conmoción, te vuelves loco tirando de una pierna,
allí aplanando de nuevo, puedes descubrir más
Luego tenemos entradas que entran en la red neuronal y esta es una forma más realista porque el agente
tiene que usar sus sitios y / o tiene que procesar las imágenes que el entorno está suministrando al agente, del mismo modo
que un humano estaría procesando imágenes.
Y la belleza de esto no es solo que es más realista y es más como un tono.
La edad es, en realidad, tanto más humana, pero nos permite procesar entornos mucho más complejos.
la inteligencia artificial a cualquier entorno que, como humanos, tengamos una visión de es y.
Por ejemplo, así es como podemos jugar a Doom u otros juegos así porque en lugar de obtener
un vector de información que, como alguien habría creado para nosotros en este entorno, podemos conectar
Como ser humano, cuando juegas a este juego puedes ver exactamente esta imagen y eso es exactamente
lo que la red neuronal artificial o el agente verían ahora.
Entonces, en esta parte del curso, cuando vayas a sondear los Tournelles prácticos, el agente realmente
verá esta imagen exacta, verá los píxeles obtendrá esta imagen exacta llena de los píxeles de esta
persona con esto hemos ido con esta cara con este porcentaje, con todo exactamente lo que vemos aquí,
eso es exactamente lo que verá el agente.
Luego tendrá que diseccionar eso a través del engorde liff y luego irá a una red neuronal.
Y no hace falta decir que las redes neuronales en realidad son mucho más complejas que eso, así que reemplácelas con
algo como esto.
Esto no es mucho más complejo.
Esto se ve un poco más complejo, pero en realidad las redes neuronales van a estar trabajando
y creando si vas a ser bastante interesante y vas a ser mucho más complejo que esto.
Pero como puede ver aquí incluso si solo tiene cinco entradas y una especie de dos cosas se vuelven mucho
más complejas y aquí puede ver que tenemos muchas más acciones que el agente puede tomar.
Entonces, en el juego de Doom, gire a la izquierda y a la derecha, mire hacia abajo para ver la recarga de disparos de Ron.
O usted sabe que todas esas diferentes acciones que son posibles en primera persona deberían gustarle.
Y, además, no tiene que ser lo que puedas.
Puede tocar este agente para otro tipo de juego.
Esa es la belleza que se da cuenta de que ahora puede operar cualquier tipo de entorno al que
lo conecte, ya que mientras haya una representación visual del entorno de
ese entorno, ya tiene toda la infraestructura, toda la estructura está lista para procesar. ese.
Así que de eso se trata el profundo aprendizaje CULE convolucional.
Así que lo estamos llevando al siguiente paso: estamos agregando convoluciones o convolucionales Lares en el cerebro
de nuestros agentes ahora y lo estamos haciendo aún más complejo y, por lo tanto, podemos estar aburridos de
poder resolver incluso más complejos desafíos.
Así que espero que estés muy emocionado de que esto vaya a ser en una sección épica y vamos a
crear algunas cosas increíbles y no puedo esperar para verte en el próximo tutorial.
Y hasta entonces, disfruta de la IA.