Hallo und herzlich willkommen, das Auge mit tiefem Faltungs-Training zu trainieren.
Stimmt.
Nun, da wir die KI mit der Architektur des neuronalen Netzwerks aufgebaut haben, ist der Körper so, wie die Aktionen
gespielt werden und alles.
Es ist Zeit zu trainieren, sage ich mit tiefem Convolutions-Cuellar.
Von nun an implementieren wir Ihre Erfahrungswiedergabe.
Mit den Werten arbeiten, mit Wörtern arbeiten.
Und es wird sogar einen Bonus geben, der sich erheblich verbessert.
Der Trainingsprozess, der als Berechtigungsspur für die Berechtigungsspur bezeichnet wird,
ist eine mächtige Technik, bei der das Wort in mehreren Schritten akkumuliert wird. Die
Cube-Werte werden bei dieser Akkumulation von Wörtern gelernt.
Deshalb werden wir die Werte lernen, nachdem wir diesmal mehrere Wörter erhalten haben, anstatt
nur ein Wort.
Anstatt einen Übergang nach dem anderen zu haben, können Sie den Q-Wert jedes Mal aktualisieren.
Nun, die q-Werte werden bei jedem Schritt aktualisiert, da die Berechtigungsspuren Radikale und Schritte verfolgen. Die Berechtigungsspuren und
deren Ende ist diese Zahl, nach der die q-Werte aktualisiert werden, und in unserem Modell.
Hier werden wir dann irgendwelche Anrufe haben.
Das bedeutet also, dass es eine 10-Schritte-Ablaufverfolgung gibt. Daher werden wir die q-Werte alle 10 Schritte aktualisieren
und lernen.
Nachdem Sie die Wörter in diesen 10 Schritten gesammelt haben, ist dies ein Bonus.
Das macht unser Modell noch leistungsfähiger und Sie werden sehen, dass wir am Ende hervorragende Ergebnisse
erzielen werden.
Ich war wirklich überrascht, als ich das Endergebnis sah.
Ich habe an Merles gearbeitet, deren Ausführung viel Zeit in Anspruch genommen hat.
Sie wissen, dass die KI viel Zeit zum Trainieren gebraucht hat, aber Sie werden dies mit diesem plus dem neuronalen Netzwerk sehen, das
wir gemacht haben.
Das ist unser Gehirn und unser Körper hier mit Sachen.
Als Nächstes erhalten wir einen sehr mächtigen Mob und daher eine sehr mächtige KI, weil Sie sehen werden, dass dies wirklich Lügen
heilen wird.
Verstehst du, worüber ich spreche?
Wie Sie in diesem zweiten Teil sehen können, beginnen wir damit, die Dume-Umgebung zu erhalten und die Codezeilen
für Sie vorzubereiten.
Wir verwenden nur die externe Bildvorverarbeitungsdatei aus einem Arbeitsverzeichnisordner.
Im Grunde ist die Anordnung eher, zuerst diese Zeile des Codes zu nehmen, die es nicht vor Gericht schafft.
0 0 ist der Name der Umgebung des Spiels, das wir spielen.
Also importieren wir zuerst die Umgebung mit diesem Edelstein, den Sie auf der geöffneten Seite und den Tutorials
finden können.
Dann verwenden wir diese Preprocess-Image-Klasse, eine Klasse aus der Image-Vorverarbeitung, um die Bilder, die in die neuen Bilder einfließen werden,
vorzuverarbeiten, und wir bereiten sie so vor, dass sie ein quadratisches Format mit den
Dominierungen 80 und 80 haben Denken Sie daran, denn in unserem neuen, das gut funktioniert, haben wir unsere Eingabebilder so eingestellt,
dass die Zeitmaschinen jeweils um 80 um 80 liegen.
Denken Sie daran, dass es sich bei einem Kanal um die Anzahl der Kanäle handelt. Daher bedeutet einer, dass wir mit Schwarzweißbildern arbeiten.
Das ist also die Graustufen hier.
Und 80 zu 80 bedeutet, dass die Dominanz unserer Eingabebilder 80 zu 80 sein wird. Dies
ist das, was wir im neuronalen Netzwerk festgelegt haben. Natürlich müssen wir dies
beim Einfügen der Bilder angeben Bildklasse.
Und nachdem wir die Umgebung mit dem richtigen Format der Eingabebilder importiert haben, während wir das gesamte Spiel mit
den Videos mit dieser Codezeile importieren und uns daran erinnern, dass das Schlimmste daran ist, dass am
Ende die Videos Doom spielen Wir werden also sehen, wie es die Monster töten wird, die versuchen,
das Beste zu erreichen, und alles wird super aufregend.
Denken Sie daran, dass diese Videos in diesen Videoordner verschoben werden.
Gut.
Und die letzte Zeile hier, aber ich möchte es Ihnen zeigen, denn das ist wichtig, was jetzt mehr mit der KI
zusammenhängt, die wir gerade bauen.
Denken Sie daran, dass unser neuronales Netzwerk die Anzahl der eingegebenen Aktionen übernimmt.
Das ist, weil Sie wissen, dass wir eine AI-KI erstellen möchten, die wir problemlos in mehreren Umgebungen
und mehreren Dume-Umgebungen testen können.
Und da die verschiedenen Umgebungen unterschiedliche Anzahl von Aktionen haben, haben wir diese Anzahl
von Aktionsvariablen als Eingabe des CNN des Gehirns angegeben.
Deshalb erhalten wir nun diese Variablenanzahl in der Dumah-Umgebung, die wir gerade wichtig und
in diese Variable eingefügt haben.
Und später ist diese Zahl tatsächlich sehr gut, die wir schaffen werden, wird der Input des Gehirns sein.
Also lass uns das tun.
Ich führe diese reale Anzahl von Aktionen mit variablen Aktionen aus.
Jetzt nehmen wir unsere Doom-Umgebung, die Variable, die wir erstellt haben.
So tun meine
Dann fügen wir hier das hinzu und dann, gut, wir nehmen den ersten Aktionsbereich, der die Menge Ihrer
Aktionen ist.
Ich möchte Sie dazu ermutigen, sich die Eröffnung bei Horrible's anzusehen, um zu sehen, wie es funktioniert.
Sie wissen, wie Sie die Arbeit im Fitnessstudio öffnen.
Aber im Grunde ist dies die Menge von Aktionen.
Und aus dieser Reihe von Aktionen können wir auf die Anzahl der Aktionen in der Umgebung zugreifen und diese
Daten hier und dann ausführen.
Und das ist die Anzahl der Aktionen und daher werden der Untergang und der Aktionsraum 7 6:48 zurückkehren, weil es
sieben Aktionen gibt.
Ich weiß, dass wir auf der Startseite sechs Aktionen in den beiden Umgebungen sehen können, aber ich denke, dass wir auch
ausführen können.
Und so wissen Sie, dass wir uns vorwärts bewegen können, sich nach rechts bewegen, nach links drehen, nach rechts drehen und schießen.
Abgesehen davon, dass wir ausführen können, sind sieben Aktionen in Ordnung, und um die Umgebung zu schaffen, müssen
wir unsere Umgebung tun.
Wir haben eine Reihe von Aktionen, also haben wir bisher alles, was wir für unser Gehirn brauchen.
Wir erstellen dann einfach ein Objekt oder ein Gehirnobjekt, das wir als CNN-Minimalbuchstaben bezeichnen.
Und da jede Funktion eine Reihe von Aktionen als Argument ausführt, werden wir die Anzahl der Aktionen in
der Szene als Objekt definieren, das wir erstellen werden, und dann werden wir natürlich den Körper und schließlich die KI
erstellen.
Deswegen nenne ich es im nächsten Abschnitt, eine KI zu bauen, weil wir jetzt so viele Augen bauen können,
wie wir wollen.
Das ist das Tolle an der objektorientierten Programmierung.
Wir können beliebige KI bauen, wie wir wollen.
Und so bauen wir unsere KI mit dem ausgeklügelten Gehirn und genau das machen
wir im nächsten Tutorial.
Bis dahin genießen Sie die KI.