WEBVTT

00:00.270 --> 00:02.820
مرحبًا ومرحبًا بكم في برنامج Python التعليمي هذا.

00:02.850 --> 00:06.230
حسنًا ، لقد صنعنا الدماغ ، والآن لنصنع الجسد.

00:06.240 --> 00:11.190
لذا ، كما فهمت ، فإن الجسد هو الجزء الذي نحدد فيه كيفية أداء الإجراءات ، مثل

00:11.190 --> 00:13.460
ما يحدث لجسم الإنسان الحقيقي.

00:13.470 --> 00:18.780
كما تعلم ، لديك الدماغ الذي يرسل الإشارات إلى الجسم ثم يلعب جسمك الإجراء.

00:18.780 --> 00:20.040
حسنًا ، هذا هو نفسه.

00:20.040 --> 00:22.950
لدينا إشاراتنا تأتي من الدماغ.

00:22.950 --> 00:26.070
نحصل على إشارة الخرج مع وظيفة التوجيه هنا.

00:26.070 --> 00:28.740
كما تعلم ، أول ما يحدث هو أننا حصلنا على الصور.

00:28.740 --> 00:33.570
تذهب الصور إلى عيون الشبكة العصبية المكونة من الطبقات التلافيفية الثلاث.

00:33.570 --> 00:39.030
وبعد ذلك مع الطبقات المتصلة بالكامل ، نحصل على إشارة الإخراج من الدماغ ، والتي تحتوي

00:39.030 --> 00:44.580
على قيم الإشارات ، ولكن بعد ذلك يجب إرسال إشارة الخرج هذه إلى الجسم ، وسيقوم الجسم بتنفيذ

00:44.580 --> 00:45.420
الإجراء.

00:45.450 --> 00:48.630
وهذا هو بالضبط الجزء الذي سنهتم به الآن.

00:48.630 --> 00:55.560
سنقوم بتنفيذ الطريقة التي سيلعب بها الجسم الحركة والطريقة التي سيفعل بها ذلك باستخدام طريقة

00:55.560 --> 00:56.400
soft max.

00:56.400 --> 00:58.230
تمامًا مثل السيارة ذاتية القيادة.

00:58.230 --> 01:05.280
أصر على أن طريقة soft max موصى بها بشدة للعب بجسم الذكاء الاصطناعي ، وبالتالي هذا هو الأسلوب

01:05.280 --> 01:07.410
الذي سنسعى إليه.

01:08.070 --> 01:11.820
ولكن على عكس السيارة ذاتية القيادة ، سنقوم بعمل فصل دراسي.

01:11.820 --> 01:15.930
وستتوافق هذه الفئة بالطبع مع جسم الذكاء الاصطناعي.

01:16.080 --> 01:25.290
وبالتالي ، لنبدأ بتقديم فئة هنا نسميها soft max body مثل هذا.

01:25.290 --> 01:31.590
لا أريد أن أسميها soft Max ، فقط لأن Soft Max هي فئة من pytorch من وحدة GN ، لذلك من الخطر تسميتها

01:31.590 --> 01:33.180
بهذه الطريقة.

01:33.180 --> 01:35.220
لذلك أنا أسميها سوفت ماكس بودي.

01:35.220 --> 01:43.410
والآن أصبح من الواضح جدًا أن شبكتنا العصبية التلافيفية CNN هي الدماغ

01:43.410 --> 01:51.870
وأن soft max body هي جسم الذكاء الاصطناعي ، لذا فلنرث من وحدة MN DOT.

01:51.900 --> 01:56.070
لا أعتقد أننا سنستخدمه ، لكن على أي حال ، لا يزال بإمكاننا أن نرث منه.

01:56.070 --> 02:01.440
كما تعلم ، إذا كنت ترغب في تحسين فئة soft max body وترغب في استخدام بعض الأدوات من وحدة DN ،

02:01.440 --> 02:06.360
فستتمكن من القيام بذلك باستخدام وحدة DN ، لكن في هذه المرحلة لا أعتقد أننا سنكون كذلك

02:06.360 --> 02:08.070
باستخدام أي من وحدة DN.

02:08.460 --> 02:12.840
ثم كولين ودعنا نذهب داخل الجسم.

02:13.380 --> 02:13.710
حسنا.

02:13.710 --> 02:20.760
لذا أولاً ، كالعادة ، سنبدأ بوظيفة init الخاصة بنا لتحديد متغيرات كائن الجسم المستقبلي

02:20.760 --> 02:23.610
الذي هو أجسام الذكاء الاصطناعي.

02:23.850 --> 02:29.910
وفي الواقع ، بالنسبة لجسم الإنسان ، فإن العامل الذي يمكن أن يحدده هو درجة الحرارة.

02:29.910 --> 02:32.430
وفي الواقع ستكون هذه هي درجة الحرارة الوحيدة.

02:32.430 --> 02:36.870
إنه جسم بسيط ، ولكن لا يزال استخدام معامل درجة الحرارة هذا سيفيدنا كثيرًا.

02:37.770 --> 02:44.010
لكن قبل درجة الحرارة ، دعونا لا ننسى الذات للأجسام ، وللأجسام ، والآن يمكننا إدخال

02:44.010 --> 02:50.190
درجة الحرارة t وهي نفس المعلمة التي نستخدمها للسيارة ذاتية القيادة.

02:51.270 --> 02:55.230
ثم كولن ودعنا نحدد المتغيرات.

02:55.740 --> 03:01.920
لذلك بما أننا ورثنا من N. أ. الوحدة النمطية ، سنستخدم الوظيفة الفائقة مرة أخرى.

03:01.920 --> 03:09.350
لنكن فعالين ، فلننسخ هذا ولصقه هنا.

03:09.360 --> 03:14.040
وبالطبع ، دعونا لا ننسى استبدال CNN هنا بـ soft.

03:14.560 --> 03:17.820
ماكس ، صديقي ، ها أنت ذا.

03:17.820 --> 03:22.140
الآن ، أفترض أن هذا قد يصبح رد فعل بالنسبة لك لاستخدام الوظيفة الفائقة في هذه المرحلة.

03:22.260 --> 03:30.600
ثم ما يتعين علينا القيام به هو ، بالطبع ، ضبط متغير درجة الحرارة لدينا بالنقطة الذاتية t وسيكون

03:30.600 --> 03:36.930
ذلك مساويًا للحجة التي سيتم إدخالها عند إنشاء هدف إلى فئة soft max.

03:36.960 --> 03:42.510
أذكر أنه كلما قمت بإنشاء كائن من فئة soft max body ، يجب عليك إدخال الوسيطات

03:42.510 --> 03:48.360
الموجودة في وظيفة init ، وبالتالي تكون t ثم متغير الكائن الخاص بك المرتبط بذات

03:48.360 --> 03:53.520
الكائن الذي سيكون t مساويًا لـ هذا t ، وهو الحجة التي ستدخلها.

03:54.570 --> 03:55.010
حسنا.

03:55.020 --> 03:56.940
والآن هذا كل شيء لوظيفة init.

03:56.940 --> 03:58.500
هذا في الواقع كل ما نحتاجه.

03:58.500 --> 04:03.990
لذا أعتقد أننا مستعدون للانتقال إلى الوظيفة التالية لفئة self max body.

04:03.990 --> 04:05.700
وستكون هذه هي الوظيفة الأخيرة.

04:05.700 --> 04:10.890
هناك وظيفتان فقط ، وظيفة init والوظيفة التالية التي سنقوم بتنفيذها في البرنامج التعليمي

04:10.890 --> 04:14.340
التالي والتي ستكون وظيفة الأمام و y إلى الأمام.

04:14.340 --> 04:19.560
هذا لأنه يتعين علينا الآن إعادة توجيه إشارة الإخراج من الدماغ أي ، كما تعلمون ، قيم قائمة

04:19.560 --> 04:25.590
الانتظار الموجودة في الخلايا العصبية الناتجة لطبقة الإخراج إلى الجسم الذي سيلعب الإجراء.

04:25.590 --> 04:30.960
لذلك نحن نعيد توجيه إشارة الخرج من الدماغ إلى الجسم الذي سيلعب الإجراء.

04:30.960 --> 04:35.310
تقدم للأمام أو يسارًا أو يمينًا أو انعطف يسارًا أو انعطف يمينًا أو أطلق النار.

04:35.910 --> 04:38.550
حسنًا ، لنفعل ذلك في الدرس التالي.

04:38.550 --> 04:39.780
وحتى ذلك الحين ، استمتع.

04:39.780 --> 04:40.230
أنا.