Bonjour et bienvenue dans l’entraînement des yeux avec un kuning convolutionnel profond.
C'est vrai.
Maintenant que nous avons construit l'IA AI avec l'architecture du réseau de neurones, le corps, la façon dont les actions sont
jouées et tout le reste.
Il est temps de m'entraîner avec Cuellar convolutionnel profond.
C’est donc à partir de maintenant que nous mettrons en œuvre votre expérience de replay.
Travailler avec les valeurs en travaillant avec des mots.
Et il y aura même un bonus qui s'améliorera beaucoup.
Le processus de formation, appelé trace d'éligibilité, est une technique puissante qui consiste à
accumuler le mot en plusieurs étapes. Les valeurs de cube sont apprises sur cette accumulation de mots, contrairement à
celles où les valeurs de cube étaient apprises après chaque transition.
Par conséquent, après avoir reçu chaque mot cette fois, nous allons apprendre les valeurs après avoir reçu plusieurs récompenses au
lieu d'un seul mot.
Ainsi, au lieu d’avoir une transition après l’autre et de savoir mettre à jour la valeur Q à chaque fois.
Eh bien, les valeurs q vont être mises à jour à chaque étape, car l'éligibilité trace les radicaux et les étapes, le suivi, puis
la fin de l'éligibilité est ce nombre après lequel les valeurs q vont être mises à jour et dans notre
modèle.
Ici, nous allons avoir des appels alors.
Cela signifie donc que la trace d’éligibilité en 10 étapes sera mise à jour et que nous apprendrons les valeurs q toutes
les 10 étapes.
Après avoir accumulé les mots sur ces 10 étapes, c’est un bonus.
Cela rendra notre modèle encore plus puissant et vous verrez qu'à la fin nous obtiendrons des
résultats exceptionnels.
J'ai été vraiment étonné quand j'ai vu le résultat final.
J'avais l'habitude de travailler sur Merle qui prenait beaucoup de temps à exécuter.
Vous savez que l'IA a mis beaucoup de temps à s'entraîner, mais vous le constaterez avec celui-ci ainsi que le réseau de neurones que
nous avons créé.
C'est notre cerveau et notre corps ici avec des trucs.
Nous obtiendrons ensuite une foule très puissante et donc une IA très puissante, car vous verrez qu'elle va vraiment guérir
les mensonges.
Comprends-tu de quoi je parle?
Comme vous pouvez le voir dans cette partie 2, nous commençons par obtenir l'environnement Dume et en préparant les
lignes de code.
Nous utilisons simplement le fichier externe de prétraitement d'image à partir d'un dossier de répertoire de travail.
Donc, en gros, l’ordre consiste plutôt à prendre d’abord cette ligne de code qui ne la rend pas devant les tribunaux.
0 0 est le nom de l'environnement du jeu auquel nous jouons.
Nous importons donc d’abord l’environnement avec cette gemme qui fait que c’est ce que vous pouvez trouver sur la page ouverte
et les didacticiels.
Mais ensuite, nous utilisons cette classe d’image prétraitement, qui est une classe de prétraitement d’image pour pré-traiter les images
qui entreront dans la nouvelle qui fonctionne. Pour rappel, c’est parce que dans
notre nouveau modèle qui fonctionne bien, nous définissons nos images d’entrée de manière à ce que les moteurs de
mesure aient un moteur temporel de 80 sur 80.
Rappelez-vous que l’un est le nombre de canaux et qu’il signifie donc que nous travaillons avec des images en noir et blanc.
Voilà donc l'échelle de gris ici.
Et 80 sur 80 signifie que la dominance de nos images d’entrée sera de 80 sur 80 et c’est ce que nous définissons dans
le réseau de neurones, mais nous devons bien sûr spécifier cela lors de la mise en place des images, ce que
nous faisons exactement ici avec ce prétraitement. classe d'image.
Et ensuite, après avoir importé l'environnement avec le bon format des images d'entrée, nous importons le jeu entier avec les vidéos
avec cette ligne de code et nous nous souvenons de la chose intéressante à ce propos: nous verrons
à la fin que les vidéos sont lues. Doom Nous verrons donc comment il va tuer les monstres pour
essayer d'atteindre le meilleur et tout sera super excitant.
Et rappelez-vous que ces vidéos iront dans ce dossier.
D'accord.
Et dernière ligne ici mais je veux vous le montrer parce que c’est important, c’est maintenant plus lié à l’IA
AI que nous construisons.
Rappelez-vous que notre réseau de neurones prend comme actions un nombre d’entrées.
C'est parce que vous savez que nous voulons créer une AI que nous pouvons facilement tester sur plusieurs
environnements et plusieurs environnements Dume.
Et puisque les différents environnements ont un nombre d'actions différent, nous avons spécifié cette
variable d'actions comme entrée du CNN dans le cerveau.
Et donc maintenant, nous allons obtenir cette variable de nombre d'actions en utilisant l'environnement Dumah que nous venons d'importer
et que nous avons créé dans cette variable.
Et plus tard, ce nombre est très bien ce que nous sommes sur le point de créer sera l’entrée du cerveau.
Alors faisons ceci.
Je présente ce nombre réel d'actions à nombre variable d'actions égales.
Maintenant, nous allons prendre notre environnement catastrophique qui est la variable que nous avons créée.
Alors fais mon.
Ensuite, nous ajoutons ici cela et ensuite nous y voilà, nous prenons le premier espace d'action qui est l'ensemble de
vos actions.
Je vous encourage à regarder l'ouverture chez Horrible pour voir comment cela fonctionne.
Vous savez comprendre comment ouvrir les environnements de gymnastique fonctionnent.
Mais fondamentalement, c'est l'ensemble des actions.
Et à partir de cet ensemble d'actions, nous pouvons accéder au nombre d'actions dans l'environnement et faire ces
données ici et ensuite.
Et c'est le nombre d'actions et donc de malheur et cet espace d'action retournera 7 6:48 car il y
a sept actions.
Je sais que nous pouvons voir six actions dans les deux environnements sur la page d’ouverture, mais je pense que nous pouvons
aussi courir.
Et pour que vous sachiez que nous pouvons avancer, avancer, aller à gauche, aller à droite, tourner à gauche, tourner à droite et tirer.
Et en plus, nous pouvons courir avec sept actions, et c’est tout pour que nous puissions créer un environnement.
Nous devons faire notre environnement.
Nous avons un certain nombre d’actions, nous avons donc jusqu’à présent tout ce dont nous avons besoin pour notre cerveau.
Nous allons ensuite simplement créer un objet ou un objet du cerveau que nous appellerons CNN lettres minuscules.
Et comme chaque fonction prend un certain nombre d'actions en argument, nous allons mettre le nombre d'actions dans
la scène sur un objet que nous allons créer, puis nous allons bien sûr créer le corps et éventuellement
l'IA.
Et c’est pourquoi la section suivante, que je qualifierai de «construction d’une intelligence artificielle», nous pouvons désormais construire autant d’œil que
nous le voulons.
C'est ce qui est génial avec la programmation orientée objet.
Nous pouvons construire toutes les IA que nous voulons.
Nous allons donc construire notre intelligence artificielle dotée d'un cerveau sophistiqué et c'est exactement ce que nous
ferons dans le prochain tutoriel.
Jusque-là, profitez de l'IA.