こんにちは､ このチュートリアルにようこそ｡
さて､ それではいよいよ最初のAIを作りましょう｡ 今はまだAIクラスで命令のマニュアルを作っただけで､
オブジェクトは何も作っていない状態です｡
このAIクラスのオブジェクトを1つ作成するところでしたので､ まだ実際のAIはありませんが､
今まさに手に入れようとしているところです｡
そしてこの物体は､ 脳と身体を持つAIに他なりません｡
わかりました｡
では､ こうしてみましょう｡
クラスですべてを定義したので､ 実はとても簡単なことなのです｡
というのも､ AIを作るときには､ 見ての通り､ 脳をインプットする必要がありますが､
同時に身体もインプットする必要があるからです｡
そこで､ ボディも作成する必要があります｡
そして､ 脳のオブジェクトと体のオブジェクトを作ったら､ まあ､ AIを作ることになるのですが､ 心配は無用で､
脳と体を懐中電灯で作っていきます｡
そして実は､ 今すぐにでも実行しましょう｡
まずは脳から｡
脳は畳み込みニューラルネットワークであり､ CNNクラスのオブジェクトとなるため､
脳をCNNと呼ぶことにする｡
だから､ CNNと呼ぶのは理にかなっている｡
そこでCNNイコール､ そして今回のCNNクラスを､ カッコの中に､ 曰く付きで入力します｡
さて､ 今の時点では､ クラスのオブジェクトを作るときに入力しなければならないのは､
ごく単純にinit関数の引数で､ それはナンバー・アクションなんです｡
そして､ 以前ズーム環境を取得したときに行ったことのおかげで､ すでにこの数字アクションがあるので､
ここに数字アクションをCNNクラスに入力するだけでいいのです｡
完璧です｡
だから､ 今は脳があるんです｡
さあ､ バディを作ろう｡
self max bodyクラスのオブジェクトを作成し､ このオブジェクトをsoft
max bodyと呼んで､ AIのボディとします｡
そして､ このオブジェクトはソフトマックスバディクラスのオブジェクトで､ ソフトマックスボディクラスのinit関数の唯一の引数である温度tを入力する必要があるので､
ここではtを入力しています｡
だから､ tは等しい｡
そして､ まずは小さな温度のものから始めますが､ これはとても効果的かもしれません｡
そして実は､ これがとてもうまくいくことをすでに知っているのです｡
だから､ でも､ 他の温度でも試してみてください｡
その仕組みがわかったからこそ､ 自分の行動がより確かなものになる｡
つまり､ Q値が最も高い行動は選択される確率が高く､ それ以外の行動は選択される確率が低く､
したがって探索も少なくなる｡
でも､ とにかく1つから始めればいいんです｡
これで､ いい体が手に入る｡
わかりました｡
これでブレーンができて､ バディができたわけですから､ そろそろ決勝戦にしましょうか｡
結局､ 私が｡
では､ これからどのように物事がシンプルになっていくのかを見ていきましょう｡
直感がピークに達したときです｡
AIを作るには､ eyeクラスから､ もちろんeyeと呼ぶオブジェクトを作るだけでよい｡
そして､ 目は脳と身体で構成されているので､ 畳み込みニューラルネットワークである脳はもちろん､
対象物とソフトマックスボディに他ならない身体を入力します｡
ソフトマックの本体クラスのオブジェクト｡
そして､ ほら､ 脳と体をインプットするだけで､ 懐中電灯の中にAIを作り､ 今すぐにでも訓練できるAIが完成したのです｡
だから今こそ､ 経験を積んだ深い畳み込み学習のプロセス全体を立ち上げ､ 10ステップで適格なトレースのそのボーナスを再生する時です｡
そして最終的には､ これらが揃ったところで､ AIを訓練して賢くしていくのです｡
だから､ 早くやりたいです｡
次のセクションでは､ 経験リプレイの設定について説明します｡ 自動運転車のように､ 何度も繰り返し実装する必要がないように､
すでに実装されていることを良いことに､ このセクションは進んでいます｡
だから早いでしょう｡
この体験リプレイファイルの中にあるリプレイメモリークラスでオブジェクトを作成するだけです｡
そのため､ 私たちは新しいこと､ そして最も重要なこと､ つまりトレーニングに素早く取りかかることができます｡
では､ 次のチュートリアルで攻略していきましょう！それまでは､ お楽しみにI｡