Hallo und willkommen zum ersten Teil dieser KI-Implementierung, Teil 1, der die KI aufbaut.
Und wie Sie sehen, habe ich mit diesen drei Abschnitten, die Teil 1 ausmachen, der Struktur dieser Einrückung bereits
Dimension hinzugefügt, die deutlich zeigt, wie wir diese KI bauen werden.
Zuerst machen wir das Gehirn.
Es gibt nichts anderes als das neuronale Netzwerk. Dann werden wir den Körper schaffen, der bestimmt,
wie die Aktionen gespielt werden.
Sobald wir das Gehirn und den Körper haben, werden wir sie zusammensetzen, um die KI zu bilden, die sich im
letzten Abschnitt dieses ersten Teils befindet.
So haben Sie jetzt schon eine gute Vorstellung von der Struktur dieser Implementierung.
Zuerst machen wir das Gehirn, dann machen wir den Körper und dann montieren wir die beiden, um die KI zu machen.
Und dann beginnen wir mit dem ersten Abschnitt, in dem es darum geht, das Gehirn zu bauen.
Und dies wird uns für Tutorials brauchen.
Man kann sich vorstellen, dass es nicht wie Kuchen machen ist, ein Gehirn zu machen.
Dies erfordert also mehr als ein Tutorial.
Und natürlich werden wir wie üblich dieses Gehirn mit einer Klasse darstellen, weil wir mehrere
Funktionen benötigen und um eine Struktur aus mehreren Funktionen zu haben, die in einer Art Anweisungen
angeordnet werden.
Natürlich brauchen wir eine Klasse und das ist Berkeley, weil wir diese Klasse einmal gemacht haben.
Nun, wir können so viele Gehirne erstellen, wie wir möchten, indem wir nur einige Objekte dieser Klasse erstellen.
Daher sind Klassen in Python und im Allgemeinen objektorientierte Programmiersprachen sehr praktisch, da Sie ein Modell aus etwas
erstellen, das Sie erstellen möchten, und dann können Sie so viele Objekte erstellen, wie Sie möchten, und
sie verfügen über alle Funktionen, die Sie haben in der Klasse definieren.
Und für unser Gehirn werden die Features natürlich sein.
Nun, zunächst einmal wird die Architektur des neuronalen Netzwerks, an die ich mich erinnere, von
CNN und natürlich zwei verschiedenen Funktionen sein, wie beispielsweise dem Weiterleiten der Signale von den Eingangsneuronen
an die Ausgangsneuronen, die natürlich die Ford-Funktion sein werden.
Also lass uns das machen, lass uns das Gehirn machen.
Das wird ziemlich aufregend.
Es ist einer meiner Lieblingsteile.
Und deshalb lasst uns gleich hineingehen.
Wir werden also zunächst den Kurs vorstellen und diesen Kurs nennen.
Nun, ich habe gezögert, es Gehirn zu nennen, aber lass uns direkter sein und es CNN nennen, weil das Gehirn
eigentlich ein CNN-Netzwerk ist.
Faltungsneurales Netzwerk.
Wenn Sie also zusehen, können Sie ein Gehirn anrufen, wenn Sie möchten, aber jetzt wissen wir, was wir bauen.
Und CNN wie für das Netzwerk des selbstfahrenden Autos wird vom Ende von Mudgal erben.
Denken Sie also daran, dass das Ende des Moduls das ist, was wir hier formuliert haben, und wir möchten alle
Werkzeuge dieses Moduls und eines Moduls verwenden. Daher möchten wir diese Technik in der objektorientierten Programmierung
verwenden, die Vererbung ist und die Sie wissen lässt Verwenden Sie alle Werkzeuge einer übergeordneten Klasse, und
genau diese Klasse wird in diesem Modul enthalten sein.
Da gehen wir.
Jetzt können wir alle Werkzeuge und Objekte am Ende dieses Moduls verwenden.
Nun gut, jetzt, da wir unser Erbe haben, können wir in die Klasse gehen, um unsere erste Funktion zu erfüllen.
Und wie Sie wahrscheinlich vermuten, ist die erste Funktion die Endfunktion, die alle Variablen der
zukünftigen Gehirnobjekte definiert.
Sie kennen die Zukunft und die Objekte, die erstellt werden.
Also gut, lass uns das tun.
Def dann zwei Unterstriche darin wieder zu den Noten.
Und jetzt müssen wir einige Variablen setzen.
Also zuerst war ich selbst, das bezieht sich natürlich auf das Objekt.
Nun, ich denke, Sie sind ziemlich zufrieden damit, dann fügen wir eine weitere Variable hinzu, die
die Anzahl der Aktionen in der Dumah-Umgebung sein wird.
Wir werden diese Nummer Aktionen nennen.
Anzahl der Aktionen
Und tatsächlich ist diese Variable für die Funktion nicht obligatorisch.
Wenn Sie die Idee testen möchten, bauen wir auf anderen Umgebungen auf.
Nun, das wird sehr praktisch sein, weil wir diese Anzahl von Aktionen, die aus dem Untergang und den Varman-Wrapper mit
zwei diskreten Aktionen schrecklich sind, importieren werden, und wenn Sie dies tun, werden Sie wissen, dass der Name der
Umgebung den Nullpunkt darstellt.
Wenn Sie also möchten, dass Sie mit anderen Umgebungen experimentieren und andere Spiele gut spielen, haben Sie nichts
zu tun, da diese Anzahl von Aktionen direkt die Anzahl von Aktionen in der
Dumor-Umgebung erfasst.
Du wirst mit spielen.
OK, also für die beiden Argumente dieser Funktion.
Also können wir jetzt hineingehen und uns erinnern, was wir tun müssen.
Als erstes müssen wir die Vererbung mit der Überfunktion aktivieren.
Das ist also genau wie beim selbstfahrenden Auto.
Wir nehmen die übergeordnete Funktion in uns und beginnen mit der Eingabe der Klasse, die das neuronale Netzwerk definiert,
und das ist CNN.
Dann müssen wir selbst eingeben, um auf das Objekt zu verweisen.
Aber denken Sie daran, das ist nicht alles, was wir hier bei DOT hinzufügen müssen, und dann die Init-Funktion mit einigen Klammern.
Und damit aktivieren wir das Erbe.
Und jetzt können wir alle Werkzeuge vom Ende und vom Modul verwenden.
Nun gut, jetzt denke ich, es ist Zeit, die Architektur des neuronalen Netzwerks aufzubauen.
Und wenn Sie sich erinnern, werden wir ein CNN-Faltungsneuralnetzwerk aufbauen, nur weil die
KI diesmal Augen hat und die Augen des Auges die Faltungsschichten dieses Faltungsneuralnetzwerks sein
werden.
Und nachdem das ai ai die Bilder mit den Faltungsschichten visualisiert, leitet es die Signale in
ein klassisches visuelles neuronales Netzwerk ein.
Das ist also das, was wir zuvor mit vollständig verbundenen Schichten hatten.
Hier wird versucht, die Würfelwerte für jede mögliche Aktion vorherzusagen, die wir ausführen können.
Sie haben also die Architektur im Kopf, wir werden einige Faltungsschichten und dann einige vollständig
verbundene Schichten haben, und dies wird das Gehirn unserer KI sein.
Also, was werden wir tun, um einen Schritt zurück bei dem zu machen, was wir machen.
Nun lassen Sie uns diese Architektur einfach mit den Variablen erstellen, die wir erstellen möchten.
Wenn wir also von dieser Architektur sprechen, bauen wir ein CNN mit drei Faltungsschichten.
Nach dieser einen versteckten Schicht bedeutet dies, dass wir drei Faltungsverbindungen und zwei
vollständige Verbindungen benötigen.
Apropos Verbindungen. Genau das sind die Definitionen für die CNN-Klasse.
Deshalb werde ich jetzt fünf Variablen definieren.
Drei für die Faltungszusammenhänge und zwei politische Verbindungen.
Also lass uns das tun.
Wir werden mit den Faltungsverbindungen beginnen.
Ich werde sie als autodidaktische Faltung bezeichnen.
Man wird das kopieren und basiert auf dem Tiefpunkt.
Und dann gehen wir zur Selbstüberzeugung und Selbstüberzeugung drei, die Faltungsverknüpfungen zu dieser ersten Schlussfolgerung sind.
Hier wenden wir eine gewisse Faltung auf die Eingabebilder an, um eine erste Faltungsschicht
zu erhalten Schicht als Eingabe und durch erneutes Anwenden einer Faltung wird dort eine zweite
Faltung erzeugt und dann wird diese Faltung dort einige neue Bilder
erhalten, von denen jedes ein bestimmtes Merkmal erkennt.
Wir werden diese neuen Bilder also in eine Faltung bringen, dann werden wir diese Faltung hier
anwenden, um diese neuen Bilder von dieser ersten Faltungsschicht mit einigen neuen Bildern einer zweiten Faltungsschicht zu
verbinden.
Und diese neuen Bilder werden wieder einige Merkmale in den Bildern der ersten Faltung erkennen.
Es geht also nur darum, die zukünftige Erkennung zu verstärken und dann die zweite Faltung dort
aufzubauen.
Wir haben hier die dritte Faltung angewendet, um sie für jeden von ihnen zu erhalten.
Einige weitere Bilder, die noch mehr Funktionen in den Eingabebildern erkennen.
Je mehr wir dies tun, desto mehr wenden wir einige Faltungen auf die verschiedenen Bildebenen an.
Nun, je mehr wir in der Lage sind, einige Merkmale zu erkennen, und durch das Erkennen von Merkmalen erkennt das Auge, wo
sich die Monster befinden, wo sie schießen müssen, um sie zu töten und wohin sie gehen sollen.
Es werden auch die Wände der Hindernisse erkannt.
Nun, wortwörtlich, wohin es gehen muss, und das liegt an dem, was all diese Faltungsschichten in
den Originalbildern erkennen.
Also gut, das ist für den Faltungs-Teil des CNN.
Denken Sie jedoch daran, dass wir nach den Faltungsschichten alle durch die verschiedenen angewendeten Windungsreihen erhaltenen Pixel
abflachen müssen. Durch das Abflachen aller Pixelanordnungen erhalten Sie diesen riesigen Vektor, der
zur Eingabe eines klassischen künstlichen neuronalen Netzwerks wird.
Und hier bekommen wir unsere vollständig verbundenen Briefe und damit unsere Verbindungen.
Nun müssen wir also zwei neue Variablen erstellen, da wir in diesem klassischen künstlichen neuronalen Netzwerk, das
als nächstes kommt, eine hier und dort haben werden, und deshalb brauchen
wir eine vollständige Verbindung von diesem riesigen Flaten-Vektor zu diesem hier und hier dort und eine zweite vollständige Verbindung zwischen
dieser hier und dort und der Ausgabeschicht, die aus den Ausgabeneuronen besteht, die die Schlüsselwerte darstellen.
Nehmen wir also diese beiden ersten Verbindungen auf und definieren wir dann alle diese Verbindungen.
Fragen Sie nach dem Soundtrack im Code, den wir uns selbst als diesen und dann als selbstlernendes C bezeichnen.
In Ordnung, jetzt haben wir alle unsere Wertsachen und zu wissen, was wir tun müssen,
wird dann natürlich mit den Klassen des Motormoduls definiert.
Das bedeutet, dass wir im Wesentlichen die Architektur des neuronalen Netzwerks erstellen werden. Dies werden
wir morgen tun.
Bis dahin ich