WEBVTT 00:00.390 --> 00:05.320 Ciao e benvenuti a parte per allenare l'occhio con kuning convoluzionale profondo. 00:05.490 --> 00:06.240 Giusto. 00:06.240 --> 00:11.550 Ora che abbiamo costruito l'IA AI con l'architettura della rete neurale il corpo nel modo in cui le azioni sono 00:11.550 --> 00:12.830 giocate e tutto il resto. 00:12.840 --> 00:17.040 È ora di allenarmi a dire con un Cuellar convoluzionale profondo. 00:17.220 --> 00:21.100 Quindi da ora in poi ti applicheremo la riproduzione dell'esperienza. 00:21.210 --> 00:23.770 Lavorare con i valori che lavorano con le parole. 00:24.000 --> 00:27.820 E ci sarà anche un bonus che migliorerà molto. 00:27.840 --> 00:33.870 Il processo di addestramento, chiamato traccia dell'eleggibilità della traccia di ammissibilità, è una tecnica potente 00:34.110 --> 00:41.880 che consiste nell'accumulare la parola su più passaggi ei valori del cubo vengono appresi su questo accumulo di parole 00:41.880 --> 00:46.860 rispetto a prima dove i valori del cubo venivano appresi dopo ogni transizione. 00:46.860 --> 00:52.800 Quindi, dopo aver ricevuto ogni parola questa volta, impareremo i valori dopo aver ottenuto diversi premi invece 00:53.040 --> 00:54.480 di una sola parola. 00:54.660 --> 01:00.530 Quindi, invece di avere una transizione dopo l'altra e sai ogni volta aggiornare il valore Q. 01:00.660 --> 01:07.620 i valori di q saranno aggiornati ogni passaggio perché l'ammissibilità traccia i radicali e i passi dell'eleggibilità traccia e fine è 01:07.710 --> 01:13.500 questo numero dopo il quale i valori di q stanno per essere aggiornati e nel nostro modello. 01:13.500 --> 01:13.820 Bene, 01:13.820 --> 01:15.600 Qui avremo tutte le chiamate allora. 01:15.630 --> 01:21.570 Ciò significa che saranno 10 passi di tracciabilità e quindi aggiorneremo e impareremo i valori q 01:21.840 --> 01:22.880 ogni 10 passaggi. 01:22.890 --> 01:26.820 Dopo aver accumulato le parole su questi 10 passaggi, questo è un bonus. 01:26.820 --> 01:32.400 Ciò renderà il nostro modello ancora più potente e vedrai che alla fine otterremo 01:32.400 --> 01:33.180 risultati eccezionali. 01:33.180 --> 01:36.020 Sono rimasto davvero sorpreso quando ho visto il risultato finale. 01:36.030 --> 01:40.430 Lavoravo su Merle's che impiegava molto tempo per essere eseguito. 01:40.430 --> 01:45.780 Sai che l'intelligenza artificiale ha richiesto molto tempo per allenarsi, ma lo vedrai con questo più la rete neurale 01:45.780 --> 01:46.640 che abbiamo creato. 01:46.860 --> 01:49.390 Questo è il nostro cervello e il nostro corpo qui con cose. 01:49.390 --> 01:55.740 Quindi otterremo un mob molto potente e quindi un'IA molto potente perché vedrete che curerà veramente 01:55.740 --> 01:56.600 le bugie. 01:56.610 --> 01:59.090 Capisci di cosa sto parlando. 01:59.370 --> 02:05.440 in questa parte 2, stiamo iniziando con l'ottenere l'ambiente Dume e in realtà preparato le linee di codice per te. 02:05.440 --> 02:06.740 Quindi, come puoi vedere 02:06.780 --> 02:12.790 Stiamo semplicemente utilizzando il file esterno di pre-elaborazione delle immagini da una cartella di directory di lavoro. 02:12.930 --> 02:19.520 Quindi, in pratica, l'ordine è piuttosto quello di prendere prima questa linea di codice che non lo rende in tribunale. 02:19.590 --> 02:24.450 0 0 è il nome dell'ambiente nel quale stiamo giocando. 02:24.450 --> 02:30.930 Quindi, per prima cosa importiamo l'ambiente con questa gemma che rende questo è ciò che puoi trovare nella pagina aperta 02:30.930 --> 02:31.970 e nelle esercitazioni. 02:32.190 --> 02:40.230 formato quadrato con le dominazioni 80 per 80 e quello che ricordo è perché nel nostro nuovo che funziona bene impostiamo le 02:40.290 --> 02:45.870 nostre immagini di input per avere i motori del tempo uno per 80 per 80. 02:45.870 --> 02:54.060 Ma poi usiamo questa classe di immagine di preprocesso che è una classe da Pre-processing delle immagini per pre-processare le immagini che entreranno 02:54.360 --> 02:58.530 nella nuova che funziona e le preprocessiamo in modo che abbiano un 02:58.560 --> 03:03.490 Ricorda che uno è il numero di canali e quindi uno significa che stiamo lavorando con immagini in bianco e nero. 03:03.660 --> 03:06.350 Ecco la scala di grigi qui. 03:06.900 --> 03:14.070 E 80 per 80 significa che il dominio delle nostre immagini di input sarà 80 per 80 e questo è 03:14.070 --> 03:20.190 ciò che impostiamo nella rete neurale, ma ovviamente dobbiamo specificarlo quando inseriamo le immagini che è esattamente 03:20.190 --> 03:23.150 ciò che facciamo qui con questo pre-elaborazione classe immagine 03:23.670 --> 03:29.610 a Doom Quindi vedremo come ucciderà i mostri cercando di raggiungere il meglio e tutto sarà super emozionante. 03:29.610 --> 03:34.920 E poi dopo che importiamo l'ambiente con il giusto formato delle immagini di input mentre importiamo 03:34.920 --> 03:40.350 l'intero gioco con i video con questa linea di codice e ricordiamo che la cosa interessante di 03:40.350 --> 03:43.410 questo è che alla fine vedremo i video giocare 03:43.440 --> 03:48.170 E ricorda che questi video andranno in questa cartella di video. 03:48.630 --> 03:49.100 Tutto ok. 03:49.230 --> 03:54.990 E l'ultima riga qui, ma voglio mostrartelo perché è importante che ora è più legato all'IA 03:55.200 --> 03:56.710 AI che stiamo costruendo. 03:56.910 --> 04:02.680 Ricorda che la nostra rete neurale prende come input le azioni del numero. 04:02.880 --> 04:07.950 Questo perché sai che vogliamo creare un'IA AI che possiamo testare facilmente in diversi ambienti 04:07.950 --> 04:09.660 e in diversi ambienti Dume. 04:09.660 --> 04:15.100 E poiché i diversi ambienti hanno un numero diverso di azioni, abbiamo specificato 04:15.120 --> 04:19.070 questo numero di azioni come l'input della CNN del cervello. 04:19.380 --> 04:26.250 E quindi ora quello che stiamo per fare è ottenere questa variabile di azioni del numero usando l'ambiente Dumah 04:26.250 --> 04:29.340 che abbiamo appena importante e creato in questa variabile. 04:29.340 --> 04:34.860 E più tardi questo numero in realtà è molto bene che stiamo per creare sarà l'input del cervello. 04:34.890 --> 04:36.000 Quindi facciamolo. 04:36.000 --> 04:42.690 Sto introducendo questo numero reale di azioni con numero variabile azioni uguali. 04:42.720 --> 04:47.870 Ora prenderemo il nostro ambiente doom che è la variabile che abbiamo creato. 04:48.150 --> 04:49.330 Così faccio il mio 04:49.500 --> 04:56.250 Poi aggiungiamo qui quello e poi bene qui andiamo prendiamo il primo spazio azione qui che è l'insieme 04:56.250 --> 04:57.200 delle tue azioni. 04:57.230 --> 05:01.960 Vi incoraggio a dare un'occhiata all'apertura di Horrible per vedere come funziona. 05:02.010 --> 05:05.530 Sai come funziona aprire gli ambienti della palestra. 05:05.670 --> 05:07.940 Ma in fondo questo è l'insieme di azioni. 05:08.040 --> 05:14.070 E da questo insieme di azioni possiamo accedere al numero di azioni nell'ambiente e fare questi 05:14.120 --> 05:15.770 dati qui e poi. 05:16.080 --> 05:25.050 E questo è il numero di azioni e quindi doom e quello spazio azione restituirà 7 6:48 perché ci 05:25.050 --> 05:26.550 sono sette azioni. 05:26.760 --> 05:32.640 So che possiamo vedere sei azioni nei due ambienti nella pagina di apertura, ma penso che possiamo 05:32.640 --> 05:33.400 anche correre. 05:33.490 --> 05:39.000 E così sai che possiamo andare avanti spostare a sinistra spostare a destra girare a sinistra girare a destra e scattare. 05:39.000 --> 05:45.090 rende tutte e sette le azioni giuste e questo è tutto per ottenere l'ambiente che dobbiamo fare il nostro ambiente. 05:45.330 --> 05:47.010 E inoltre possiamo eseguire ciò che 05:47.040 --> 05:52.640 Abbiamo un numero di azioni in modo da avere finora tutto ciò di cui abbiamo bisogno per il nostro cervello. 05:52.800 --> 05:58.320 Creeremo quindi un oggetto o un oggetto del cervello che chiameremo lettere minuscole della CNN. 05:58.500 --> 06:04.500 E dal momento che qualsiasi funzione prende un numero di azioni come argomento, metteremo il numero 06:04.900 --> 06:11.160 di azioni nella scena in un oggetto che creeremo e, naturalmente, creeremo il corpo e infine l'intelligenza 06:11.160 --> 06:11.690 artificiale. 06:11.850 --> 06:18.090 Ed è per questo che la prossima sezione lo chiamerò costruire un AI AI perché ora possiamo costruire quanti 06:18.090 --> 06:19.170 più occhi vogliamo. 06:19.170 --> 06:22.070 Questa è la cosa fantastica della programmazione orientata agli oggetti. 06:22.110 --> 06:24.290 Possiamo costruire qualsiasi IA come vogliamo. 06:24.320 --> 06:29.820 E quindi costruiremo la nostra intelligenza artificiale con il cervello sofisticato e questo è esattamente ciò 06:29.970 --> 06:31.690 che faremo nel prossimo tutorial. 06:31.860 --> 06:33.430 Fino ad allora goditi l'intelligenza artificiale.