Witam i zapraszam do udziału w szkoleniu oka z głębokim splotowym kuningiem.
Zgadza się.
Teraz, kiedy zbudowaliśmy AI AI z architekturą sieci neuronowej, ciało jest tak samo
odtwarzane i wszystko.
Czas wytrenować, powiedzmy z głębokim splotowym Cuellarem.
Tak więc od teraz, zaimplementujemy ciebie, znasz powtórkę doświadczenia.
Praca z wartościami działającymi ze słowami.
I nawet będzie bonus, który bardzo się poprawi.
Proces szkoleniowy i to się nazywa ślad kwalifikowalności śladu kwalifikowalności jest potężną techniką, która
polega na gromadzeniu słowa na kilku etapach, a wartości kostki są nauczane na tej akumulacji słów, w przeciwieństwie
do wcześniej, gdzie wartości kostek zostały nauczone po każdym przejściu.
Dlatego po otrzymaniu każdego słowa tym razem poznamy wartości po otrzymaniu kilku nagród
zamiast jednego słowa.
Zamiast jednego przejścia po drugim i za każdym razem aktualizujesz wartość Q.
Cóż, wartości q będą uaktualniane co krok, ponieważ ślady kwalifikowalności radykalne i kroki śledzenia i
zakończenia to ta liczba, po której wartości q zostaną zaktualizowane iw naszym modelu.
Tutaj będziemy mieli wtedy wszelkie telefony.
Oznacza to, że będzie to 10 kroków śledzenia kwalifikowalności i dlatego będziemy aktualizować i uczyć się wartości q
co 10 kroków.
Po zebraniu słów na tych 10 krokach, to jest premia.
To sprawi, że nasz model będzie jeszcze mocniejszy, a przekonasz się, że ostatecznie osiągniemy znakomite
wyniki.
Byłem naprawdę zaskoczony, gdy zobaczyłem ostateczny wynik.
Pracowałem nad Merle, które zajęło dużo czasu.
Wiesz, że sztuczna inteligencja zajęła dużo czasu, aby ją trenować, ale zobaczysz to z tym plus siecią neuronową,
którą stworzyliśmy.
To jest nasz mózg i nasze ciało z takimi rzeczami.
Następnie otrzymamy bardzo potężną masę, a zatem bardzo potężną sztuczną inteligencję, ponieważ przekonasz się, że naprawdę
wyleczy kłamstwa.
Czy rozumiesz, o czym mówię?
Jak widać w tej części 2, zaczynamy od uzyskania środowiska Dume i faktycznie przygotowaliśmy linie
kodu dla ciebie.
Używamy tylko zewnętrznego pliku wstępnego przetwarzania obrazu z folderu roboczego.
Zasadniczo więc kolejność polega raczej na tym, aby najpierw przyjąć ten wiersz kodu, co nie czyni go w sądzie.
0 0 to nazwa środowiska gry, w którą gramy.
Tak więc najpierw importujemy środowisko z tym klejnotem, który sprawia, że to jest to, co można znaleźć na otwartej
stronie i tutoriali.
Ale potem używamy tej wstępnie przetworzonej klasy obrazu, która jest klasą od wstępnego przetwarzania obrazu, aby wstępnie przetworzyć obrazy,
które pojawią się w nowym, który działa i przygotowujemy je tak, aby miały
format kwadratowy z dominacjami 80 na 80 i pamiętajmy, że w naszym nowym, który działa dobrze, ustawiamy nasze obrazy
wejściowe, aby miały silniki czasu o 80 na 80.
Pamiętaj, że jest to liczba kanałów, a więc jeden oznacza, że pracujemy z czarno-białymi obrazami.
To jest tutaj szara skala.
A 80 na 80 oznacza, że dominacja naszych obrazów wejściowych będzie wynosić 80 na 80 i to jest to, co
ustawiamy w sieci neuronowej, ale oczywiście wtedy musimy to określić, umieszczając obrazy, co jest dokładnie tym, co
robimy tutaj z tym preprocesiem klasa obrazu.
A potem, po zaimportowaniu środowiska z odpowiednim formatem obrazów wejściowych, a my importujemy całą grę
z filmami z tą linią kodu i pamiętamy, że fajne jest to, że
w końcu zobaczymy, że wideo gra Zagłada Zobaczymy, jak zabije potwory, próbując dotrzeć
do najlepszych i wszystko będzie super ekscytujące.
I pamiętaj, że te filmy trafią do tych folderów wideo.
W porządku.
I ostatnia linijka tutaj, ale chcę ci ją pokazać, ponieważ jest to ważniejsze, co jest teraz bardziej związane z
AI AI, którą budujemy.
Pamiętajmy, że nasza sieć neuronowa przyjmuje jako akcje liczby wejściowej.
To dlatego, że wiesz, że chcemy stworzyć AI AI, którą możemy łatwo przetestować w kilku
środowiskach i kilku środowiskach Dume.
A ponieważ różne środowiska mają różną liczbę akcji Cóż, określiliśmy tę zmienną
liczby liczb jako wejście CNN do mózgu.
I dlatego teraz, co zrobimy, otrzymamy zmienną liczbową z użyciem środowiska Dumah, które jest
ważne i stworzone w tej zmiennej.
A później ta liczba rzeczywiście jest bardzo dobrze, że jesteśmy gotowi stworzyć będzie wkład mózgu.
Zróbmy to.
Przedstawiam teraz te akcje akcji liczb rzeczywistych teraz zmienna liczba liczba równa.
Teraz zajmiemy się naszym środowiskiem zagłady, które jest zmienną, którą stworzyliśmy.
Tak samo jak ja.
Następnie dodajemy tutaj, a następnie dobrze tu, bierzemy pierwszą tu przestrzeń akcji, która jest zbiorem
twoich działań.
Zachęcam do zapoznania się z otwarciem w Horrible's, aby zobaczyć, jak to działa.
Wiesz, jak zrozumieć, jak otworzyć pracę w siłowni.
Ale w zasadzie jest to zestaw działań.
Z tego zestawu działań możemy uzyskać dostęp do liczby działań w środowisku i wykonać te
dane tu i teraz.
I to jest liczba akcji, a więc i zagłada, a przestrzeń akcji powróci 7 6:48, ponieważ jest
siedem akcji.
Wiem, że widzimy sześć akcji w dwóch środowiskach na stronie otwierającej, ale myślę, że możemy również
uruchomić.
A więc wiesz, że możemy iść do przodu, ruszać się w lewo, skręcić w prawo, skręcić w lewo, skręcić w prawo i strzelać.
Poza tym możemy biegać, co sprawia, że siedem akcji jest w porządku, i to wszystko, aby uzyskać środowisko,
w którym musimy działać.
Mamy szereg działań, więc mamy do tej pory wszystko, czego potrzebujemy dla naszego mózgu.
Następnie stworzymy obiekt lub obiekt mózgu, który nazwiemy minimalnymi literami CNN.
A ponieważ jakakolwiek funkcja przyjmuje jako argument pewną liczbę działań, umieścimy liczbę
akcji w scenie, obiekt, który stworzymy, a następnie oczywiście stworzymy ciało i ostatecznie sztuczną
inteligencję.
I dlatego w następnej sekcji mam zamiar nazywać to budowaniem sztucznej inteligencji, ponieważ teraz możemy zbudować tyle oczu,
ile chcemy.
To jest niesamowite w programowaniu obiektowym.
Możemy zbudować dowolne AI, jak chcemy.
W ten sposób zbudujemy naszą sztuczną inteligencję, która ma wyrafinowany mózg i dokładnie to
zrobimy w następnym samouczku.
Do tego czasu ciesz się AI.