WEBVTT 00:00.390 --> 00:01.110 Sind Sie bereit? 00:01.350 --> 00:06.930 Lassen Sie uns dies tun. Beginnen wir mit der Installation aller Systemabhängigkeiten für Vista. 00:06.930 --> 00:14.340 Klicken Sie auf diese Wiedergabetaste. Jetzt werden alle Abhängigkeiten wie Pelo oder ZIPPI sowie einige andere Abhängigkeiten installiert, 00:14.340 --> 00:18.170 die erforderlich sind Führen Sie dies erfolgreich aus. 00:18.180 --> 00:22.010 Aber alle anderen, wie PLI für die Fitness-Module, sind bereits installiert. 00:22.230 --> 00:23.070 Das ist wirklich großartig. 00:23.070 --> 00:28.620 Das ist wirklich das Schöne an gutem Kulam, und dank dessen hat keiner von Ihnen Probleme, den 00:29.250 --> 00:31.860 Code auszuführen und das Endergebnis zu visualisieren. 00:32.430 --> 00:32.790 Gut. 00:32.790 --> 00:35.250 Das wird also tatsächlich ein oder zwei Minuten dauern. 00:35.250 --> 00:38.090 Also werde ich hier und jetzt nur schnell vorspulen. 00:38.100 --> 00:41.250 Wir sehen uns sehr bald für den Rest der Ausführung des Codes. 00:42.780 --> 00:47.790 In Ordnung, wir scheinen am Ende der Installation der Systemabhängigkeiten zu sein, wie 00:47.940 --> 00:53.430 Sie sehen können, werden sie heruntergeladen und installiert, während sie mit den richtigen Anforderungen erfasst werden. 00:53.820 --> 00:56.670 Und in wenigen Sekunden sollte es erledigt sein. 00:57.300 --> 00:57.890 Richtig. 00:58.320 --> 01:01.060 Und mal sehen, drei, zwei. 01:01.380 --> 01:02.040 Na, bitte. 01:02.130 --> 01:03.900 Alles erfolgreich installiert. 01:03.900 --> 01:05.250 Machen Sie sich hier keine Sorgen über diese Fehler. 01:05.250 --> 01:11.040 Sie haben keinen Einfluss auf die Ausführung des Codes, aber alles wird erfolgreich installiert, so wie wir es möchten. 01:11.070 --> 01:11.550 Gut. 01:12.000 --> 01:14.520 Also jetzt nächster Schritt, sehr wichtig. 01:14.850 --> 01:16.620 Schauen Sie sich diesen wichtigen Hinweis an. 01:16.620 --> 01:22.290 Es heißt, dass Sie nach der Installation aller Benz, im Grunde nach dem Ausführen dieser ersten Zelle hier, 01:22.290 --> 01:24.030 Ihre Laufzeit neu starten müssen. 01:24.030 --> 01:26.550 Andernfalls werden hier einige Ausführungsfehler angezeigt. 01:26.560 --> 01:27.620 Also lass es uns schnell machen. 01:27.630 --> 01:28.440 Es ist sehr einfach. 01:28.440 --> 01:33.030 Sie müssen nur hier auf Laufzeit klicken und dann die Laufzeit neu starten und dann. 01:33.030 --> 01:33.420 Ja. 01:33.510 --> 01:33.930 Gut. 01:33.930 --> 01:40.050 Dadurch wird Ihre Laufzeit wiederhergestellt. Jetzt können Sie alle diese Zellen ausführen, indem Sie einfach auf die Wiedergabetaste 01:40.050 --> 01:40.490 klicken. 01:40.500 --> 01:44.530 Beginnen wir also mit dieser ersten Dateibildvorverarbeitung. 01:44.850 --> 01:45.350 Gut. 01:45.360 --> 01:51.750 Importieren wir also zuerst die Bibliotheken und verarbeiten dann die Bilder mit der Bildklasse vorverarbeiten. 01:51.750 --> 01:58.320 Und jetzt sind wir bereits zur Implementierung der Erfahrungswiederholung übergegangen, also zu dieser. 01:58.570 --> 01:59.160 Gut. 01:59.550 --> 02:00.360 Also lass uns das machen. 02:00.360 --> 02:04.860 Wir importieren zuerst die Bibliotheken und definieren dann einen Schritt der Umgebung. 02:05.310 --> 02:12.360 Dann machen wir die A. ICH. Fortschritte bei mehreren Schritten und Schritten mit der Fortschrittsklasse für den 02:12.360 --> 02:14.610 letzten Schritt genau so, wie wir sie im Ordner haben. 02:14.970 --> 02:20.370 Und dann implementieren wir die Erfahrung, die wir spielen, indem wir diese Wiederholungsspeicherklasse erstellen. 02:20.490 --> 02:20.970 Gut. 02:21.120 --> 02:21.750 Alles gut. 02:22.050 --> 02:24.110 Und jetzt gehen wir zum dritten Foul über. 02:24.840 --> 02:31.740 Dieser A. ICH. Angenommen, ich hatte mich beworben und wir importieren dann zuerst die Bibliotheken. 02:31.890 --> 02:32.250 Gut. 02:32.250 --> 02:37.290 Hier dauert es also ein wenig, weil wir alle Brennermodule importieren, dann importieren wir die Pakete zum 02:37.290 --> 02:41.040 Öffnen und tun dies mit dem Fitnessstudio und der Weisheit, Jim. 02:41.040 --> 02:43.080 Und die Verpackung ist alles gut. 02:43.470 --> 02:48.780 Und dann fahren wir mit Teil 1 fort, Gebäude II, wo wir das Gehirn, dann 02:48.780 --> 02:51.370 den Körper herstellen und dann alles zusammenbauen. 02:51.390 --> 03:00.150 Lassen Sie uns also zuerst das Gehirn mit der CNN-Klasse in Ordnung bringen, dann den Körper mit der 03:00.150 --> 03:04.370 Softmax-Körperklasse und dann die KI mit einer Klasse. 03:04.710 --> 03:05.250 Gut. 03:05.280 --> 03:06.060 Also alles gut. 03:06.420 --> 03:08.130 Und jetzt sind wir bereit, mit Teil zwei fortzufahren. 03:08.150 --> 03:12.120 Werden wir die KI natürlich mit tiefem Faltungs-Q-Lernen trainieren? 03:12.540 --> 03:12.980 Gut. 03:12.980 --> 03:15.060 Also Executive, genau wie das, was wir hier haben. 03:15.540 --> 03:19.140 Wir bekommen zuerst die Doom-Umgebung mit unseren neuen Modulen mit Doom. 03:19.140 --> 03:20.100 Mach dir darüber keine Sorgen. 03:20.370 --> 03:21.390 Dies ist kein Fehler. 03:21.780 --> 03:27.510 Dann werden wir das A bauen. ICH. durch Integrieren der verschiedenen Objekte, um CNN, die Körper des Max-Körpers 03:27.510 --> 03:30.930 und das gesamte A einzubringen. ICH. das Gehirn und den Körper enthalten. 03:31.020 --> 03:31.410 Gut. 03:31.410 --> 03:32.310 Habe ich das ausgeführt? 03:32.310 --> 03:32.700 Ja. 03:33.240 --> 03:34.950 Dann machen wir Erfahrung. 03:34.950 --> 03:42.090 Wir spielen mit Insteps und dem Speicher als objektivem Wiedergabespeicher und implementieren dann den 03:42.090 --> 03:42.720 Berechtigungs-Trace. 03:43.170 --> 03:43.800 Gut. 03:43.800 --> 03:45.180 Um die Leistung zu verbessern. 03:45.690 --> 03:49.950 Dann machen wir den gleitenden Durchschnitt in hundert Schritten mit der Klasse M a. 03:50.220 --> 03:52.410 Und schließlich, meine Freunde, sind Sie bereit? 03:52.530 --> 03:58.500 Nun, dies ist jetzt Zeit für den sehr aufregenden Teil, in dem wir das A trainieren werden. ICH. über zwanzig Dollar. 03:58.500 --> 03:58.860 Gut. 03:58.860 --> 04:01.440 Sie werden also sehen, dass dies schon ein bisschen lang sein wird. 04:01.440 --> 04:06.030 Weißt du, es wird ungefähr ein oder zwei Stunden dauern, weil ich die Abmessungen vergrößere. Wenn du 04:06.030 --> 04:09.810 das zu lange findest, kannst du die Emissionen auf achtzig mal achtzig reduzieren. 04:09.810 --> 04:12.990 Aber glauben Sie mir, Sie werden viel bessere Videos mit diesen Dimensionen haben. 04:13.080 --> 04:15.450 OK, bist du bereit? 04:15.690 --> 04:20.280 Lassen Sie uns dies in drei zu einem Schritt tun. 04:20.430 --> 04:20.880 Gut. 04:20.880 --> 04:26.700 Dies wird also den Code des Trainings ausführen und in wenigen Sekunden sollten wir in der Lage sein, die erste 04:26.700 --> 04:29.880 Epoche zu sehen, die natürlich eine negative Belohnung haben wird. 04:30.150 --> 04:35.640 Aber Sie werden sehen, dass die Belohnung im Laufe der Epochen nach und nach zunimmt, 04:35.640 --> 04:40.260 bis positive Belohnungen erreicht werden und dann Hunderte von Belohnungen erreicht werden. 04:40.260 --> 04:42.240 Nun, lasst uns das eigentlich anstreben. 04:42.240 --> 04:48.150 Hoffen wir, dass wir mit achtundzwanzig Dollar eine letzte Belohnung bei einigen hundert haben, wissen Sie, wie 100 04:48.150 --> 04:53.250 oder 200 oder 300, denn mit diesen Belohnungen habe ich tatsächlich mit ihnen experimentiert. 04:53.250 --> 04:53.490 Ja. 04:53.490 --> 04:56.790 Erstens eine negative Belohnung minus achtundneunzig. 04:57.120 --> 05:02.970 Ich sagte also, dass wir mit Belohnungen bei etwa 100, 200, 300 bereits einige großartige Ergebnisse erzielen werden. 05:02.970 --> 05:08.010 Weißt du, wir werden sehen, wie die AA es schafft, einige Monster zu töten oder ihnen auszuweichen 05:08.010 --> 05:09.930 oder sich auf die Weste zuzubewegen. 05:10.020 --> 05:14.220 OK, das ist das erste Buch, eins minus achtundneunzig. 05:14.430 --> 05:18.780 Und dann wissen Sie, wir werden bei Buch Nummer zwei mit vielleicht schon einer besseren Belohnung sehen. 05:18.780 --> 05:21.660 Aber zu Beginn ist die UVP natürlich nicht geschult. 05:21.660 --> 05:23.520 Es erforscht die Umwelt. 05:23.520 --> 05:23.780 Richtig. 05:23.790 --> 05:28.620 Erinnern Sie sich an diesen Kompromiss zwischen Lernen, Erforschung und Ausbeutung? 05:28.620 --> 05:33.180 Nun, am Anfang ist die Idee rein erforschend und dann wird sie trainieren 05:33.180 --> 05:37.890 und dann wird sie immer kleiner und dann wird sie eine hohe Belohnung erreichen. 05:37.890 --> 05:41.040 Es ist also völlig in Ordnung, am Anfang negative Belohnungen zu haben. 05:41.040 --> 05:41.880 Vielleicht bekommen wir das. 05:41.950 --> 05:47.680 Während der drei ersten Epochen, aber dann werden Sie sehen, dass wir nach einer Zahl von vier, 05:47.700 --> 05:54.280 fünf oder sechs beginnen werden, vielleicht positive Belohnungen zu erreichen und dann hoffentlich Belohnungen bei etwa 100, 200 oder 300. 05:54.340 --> 05:57.580 OK, also wird es eine Weile dauern, wie ich sagte. 05:57.580 --> 06:02.340 Wir werden also nicht zwei Stunden hier bleiben, sonst werden mir die Dinge ausgehen, die ich sagen kann. 06:02.620 --> 06:10.000 Also werde ich jetzt eine lustige oder coole Musik machen und los geht's, Epoche Nummer zwei, minus 06:10.000 --> 06:10.830 62. 06:10.840 --> 06:12.220 Es gibt also bereits einige Verbesserungen. 06:12.220 --> 06:12.640 Das ist gut. 06:12.640 --> 06:15.790 Aber Sie werden sehen, dass es noch bessere Verbesserungen geben wird. 06:16.000 --> 06:18.300 Je weiter wir in den Epochen kommen. 06:18.430 --> 06:20.040 OK, was habe ich gesagt? 06:20.050 --> 06:25.330 Ja, ich werde jetzt coole Musik machen und das Training im beschleunigten Modus spielen. 06:25.480 --> 06:30.320 Und natürlich sehen wir uns am Ende des Trainings, um die Endergebnisse zu sehen. 06:30.340 --> 06:30.880 Gut. 06:31.000 --> 06:31.840 Also los geht's. 06:32.050 --> 06:34.870 Drei zu eins gehen. 07:20.010 --> 07:25.780 In Ordnung, und hier sind wir am Ende des Trainings. Herzlichen Glückwunsch, Sie haben ein tiefgreifendes, faltungsorientiertes Lernmodell für 07:26.010 --> 07:30.000 eine sehr herausfordernde Anwendung trainiert, nämlich das Spiel des Untergangs zu spielen. 07:30.510 --> 07:31.980 Also, wofür soll ich sagen? 07:32.130 --> 07:37.080 Nun, wie wir es uns erhofft hatten, erreichten wir eine durchschnittliche Belohnung von mehr als 100. 07:37.590 --> 07:43.190 Dann ist es natürlich wichtig zu sagen, dass Sie mit mehr Epochen höhere Belohnungen erhalten. 07:43.440 --> 07:49.350 Wenn Sie beispielsweise bereit sind, dieses Modell für mehr zu trainieren, sieht es nach 100 Epochen oder sogar 07:49.530 --> 07:54.460 mehr aus, um Belohnungen von mehr als 300, 400, 500 oder sogar 1000 zu erreichen. 07:54.660 --> 07:56.000 Fühlen Sie sich frei, es zu tun. 07:56.010 --> 07:59.190 Zum Beispiel können Sie dies für die Nacht laufen lassen, während Sie schlafen. 07:59.190 --> 08:02.010 Und wenn Sie morgens aufwachen, erzielen Sie bessere Ergebnisse. 08:02.370 --> 08:05.580 Beachten Sie, dass Sie diese auch in der Laufzeit-GPU verwenden können. 08:05.580 --> 08:10.500 Wenn Sie den Laufzeittyp ändern, was ich nicht tun sollte, da sonst das Notebook neu gestartet wird. 08:10.500 --> 08:16.230 Aber im Hardwarebeschleuniger hier können Sie zwischen GPU und sogar Tipu wählen, aber das ist nur möglich, wenn Sie, 08:16.230 --> 08:20.190 wie Sie wissen, die Leistung optimieren und ein super hartes Training absolvieren möchten. 08:20.340 --> 08:25.060 Aber hier habe ich nur eine klassische Sache verwendet, weil ich Ihnen nur zeigen möchte, wie man das alles ausführt. 08:25.320 --> 08:26.240 Und los geht's. 08:26.250 --> 08:32.610 Jetzt werden wir den Rest der Arbeitsmappe mit diesem zusätzlichen Code ausführen, der nur für diesen Code spezifisch ist, diesem 08:32.610 --> 08:36.090 Notizbuch, in dem wir natürlich AA in Aktion visualisieren werden. 08:36.570 --> 08:36.840 Gut. 08:36.840 --> 08:37.470 Also lass uns das machen. 08:37.470 --> 08:39.660 Importieren wir zunächst die Bibliotheken. 08:39.840 --> 08:40.380 Richtig. 08:40.380 --> 08:41.010 Alles gut. 08:41.400 --> 08:46.110 Dann werden wir die Eingabeform und eine Reihe möglicher Aktionen drucken. 08:46.110 --> 08:46.470 Gut. 08:46.470 --> 08:52.200 Hier werden wir also tatsächlich feststellen, dass wir sieben mögliche Aktionen in der Doom-Korridor-Umgebung 08:52.200 --> 08:52.830 haben. 08:52.840 --> 08:59.550 Das sind also vorwärts, rückwärts, links, rechts, schießen und dann vielleicht sich selbst oder was auch 08:59.550 --> 09:00.450 immer schützen. 09:00.450 --> 09:06.000 Ich weiß nicht, was die letzte Aktion ist, aber so ähnlich, dann sind dies die 09:06.000 --> 09:07.380 Dimensionen des Eingaberahmens. 09:07.530 --> 09:09.450 Dies entspricht der Höhe des Rahmens. 09:09.450 --> 09:11.460 Es hat 240 Pixel Höhe. 09:11.700 --> 09:14.550 Das entspricht der Breite des Rahmens, oder? 09:14.550 --> 09:16.890 Es ist dreihundertzwanzig groß. 09:17.070 --> 09:22.800 Und das entspricht, wissen Sie, der Tatsache, dass wir mit farbigen Bildern arbeiten und die drei 09:22.800 --> 09:25.410 hier den drei Elementen unserer Kanäle entsprechen. 09:25.920 --> 09:31.320 Also gut, dann führen wir die nächste Zelle aus, in der ein Rahmen der Umgebung angezeigt wird, um zu sehen, wie 09:31.320 --> 09:31.860 es ist. 09:32.130 --> 09:36.780 Denken Sie daran, dass dies nützlich ist, um die Umgebung zu sehen, mit der Sie arbeiten. 09:36.780 --> 09:37.230 Richtig. 09:37.230 --> 09:39.360 Hier sehen wir also, dass wir uns im Dume Corridor befinden. 09:39.360 --> 09:45.480 Wenn Sie hier jedoch mit weiteren Umgebungen experimentieren möchten, denken Sie daran, dass diese auch 09:45.480 --> 09:48.510 auf der Hauptseite hier aufgeführt sind. 09:48.510 --> 09:48.990 Genau hier. 09:48.990 --> 09:49.260 Ja. 09:49.260 --> 09:53.190 Sie haben alle Listen der Umgebungen, mit denen ich experimentieren möchte. 09:53.400 --> 09:58.080 Weißt du, wenn du dir einen anderen ansehen willst, weißt du, ich kann dir zeigen, 09:58.290 --> 10:02.610 dass wir diesen bekommen, und dann gehe ich zurück zu diesem Zoomkorridor. 10:02.880 --> 10:03.230 Richtig. 10:03.240 --> 10:06.600 Also, wenn ich das durch dieses ersetze. 10:07.520 --> 10:13.490 Richtig, und ich führe dies gut aus, diesmal werden wir drei Aktionen erhalten, natürlich ist es einfacher, und 10:13.490 --> 10:17.630 wenn wir dies gut ausführen, werden wir diese Umgebung sehen, richtig. 10:17.650 --> 10:24.170 Es ist also nur eine Möglichkeit, schnell zu sehen, mit was Sie arbeiten, und eine Vorschau zu erhalten, was der ACA 10:24.170 --> 10:25.970 in der Umgebung tun wird. 10:26.450 --> 10:26.780 Gut. 10:26.780 --> 10:29.050 Also gehen wir zurück in die Ecke. 10:29.360 --> 10:33.800 Lassen Sie uns dies jetzt ausführen, falls wir es für den nächsten Verkauf benötigen. 10:34.100 --> 10:37.110 Alles klar, perfektes Schicksal, Cawdor. 10:37.370 --> 10:39.830 Kommen wir nun zu den endgültigen Verkäufen. 10:39.890 --> 10:43.490 Dies ist eine Hilfsfunktion, die für die Visualisierungen verwendet wird. 10:43.680 --> 10:48.140 Lassen Sie uns also den Verkauf ausführen und nun die Idee für eine Episode ausführen. 10:48.140 --> 10:52.970 Und hier werden Sie in der Lage sein, den Code zu verstehen, weil es im Grunde genommen 10:53.240 --> 10:59.210 der Prozess ist, die Luft laufen zu lassen und eine vollständige Episode, in der es bei jedem Schritt in einem bestimmten Zustand 10:59.210 --> 11:00.920 in Aktion gespielt wird der Staat. 11:01.070 --> 11:04.480 Dann wird es die Belohnung bekommen und dann das nächste Datum erreichen. 11:04.670 --> 11:04.940 Richtig. 11:04.990 --> 11:07.460 Das ist also der klassische MGP-Prozess, richtig. 11:07.470 --> 11:08.720 Marktentscheidungsprozess. 11:09.140 --> 11:09.950 Und so geht es los. 11:09.950 --> 11:11.600 Das ist für eine Episode gemacht. 11:11.610 --> 11:18.950 Und schließlich werden wir das Video des Spiels unseres A bekommen. ICH. , der für zwanzig Dollar trainiert wurde, 11:18.990 --> 11:25.220 konnte mehr als 100 Belohnungen erreichen, was uns einige ziemlich gute Ergebnisse bringen wird, aber vielleicht nicht die besten 11:25.220 --> 11:26.060 erreichen wird. 11:26.060 --> 11:26.890 Aber es ist ok. 11:26.900 --> 11:28.520 Sie werden das selbst experimentieren. 11:28.820 --> 11:34.220 Und jetzt möchte ich, dass Sie hier auf die Schaltfläche klicken, da ich Ihnen zeigen möchte, wie das 11:34.220 --> 11:35.240 Video gefüllt ist. 11:35.480 --> 11:40.730 Das sind also einige Ordner, die einige Elemente wie die Frames, die Frames der Ergebnisse 11:40.730 --> 11:42.590 oder einige Jasen-Dateien enthalten. 11:42.830 --> 11:45.500 Aber wirklich, was interessiert, ist das endgültige Video. 11:45.680 --> 11:50.990 Und um es zu bekommen, müssen wir hier nur auf die Wiedergabetaste klicken und Sie werden sehen, dass es hier 11:50.990 --> 11:52.130 im Hauptordner ausgefüllt wird. 11:52.130 --> 11:52.730 Verpassen Sie es nicht. 11:53.000 --> 11:53.690 Und es ist in Ordnung. 11:53.690 --> 11:57.290 Sie wissen, es sieht so aus, als ob die Zelle bereits ausgeführt wurde, was der Fall ist. 11:57.500 --> 12:03.830 Aber Sie werden sehen, dass wir in wenigen Sekunden einen Avatar sehen werden, eine Videodatei, die hier ausgefüllt wird. 12:03.830 --> 12:05.420 Es erscheint in etwa zehn Sekunden. 12:05.690 --> 12:07.800 Ich kann sogar einen Countdown machen, wenn Sie wollen. 12:08.120 --> 12:08.990 Also lass uns das machen. 12:09.200 --> 12:20.750 Und zehn, neun, acht, sieben, sechs, fünf, vier, drei, zwei, eins gehen. 12:21.730 --> 12:24.070 Und jetzt sollte es wirklich in ein paar Sekunden erscheinen. 12:24.100 --> 12:24.760 Ja, los geht's. 12:25.150 --> 12:25.490 Gut. 12:25.500 --> 12:28.390 Also Agent Gameplay, diese Idee, das ist dein Video. 12:28.390 --> 12:36.640 Laden wir es also herunter und es wird auf Ihren Computer heruntergeladen, den ich hier finden werde. 12:36.730 --> 12:37.140 Richtig. 12:37.180 --> 12:43.480 Das ist das Video-Agent-Gameplay, das Evia unbedingt mit einem Video-Player mit Codecs wie VLSI 12:43.480 --> 12:44.080 öffnet. 12:44.110 --> 12:44.430 Richtig. 12:44.450 --> 12:48.930 Es funktioniert nicht mit dem Quick Time Player, wenn Sie einen Mac verwenden, aber es funktioniert definitiv mit VLCC. 12:49.270 --> 12:50.110 Schauen wir uns das an. 12:50.680 --> 12:52.160 Und hier ist das Video. 12:52.210 --> 12:52.570 Gut. 12:52.570 --> 12:54.850 Lassen Sie mich hier einfach die Pause drücken. 12:55.240 --> 12:55.540 Gut. 12:55.540 --> 12:56.230 Also hier ist das Video. 12:56.240 --> 13:01.260 Und wie Sie sehen können, sind dies die 256 x 256 Abmessungen des Rahmens. 13:01.540 --> 13:03.070 Wie Sie sehen können, ist es nicht sehr groß. 13:03.070 --> 13:03.330 Richtig. 13:03.340 --> 13:08.030 Deshalb wollte ich wirklich mit diesen Dimensionen arbeiten, anstatt 80 mal 80. 13:08.710 --> 13:10.060 Schauen wir uns jetzt das Video an. 13:10.070 --> 13:15.970 Das ist also der A. ICH. Wenn du in einer Episode Doom spielst, muss vermieden werden, dass die Monster nicht getötet werden. 13:15.970 --> 13:17.860 Es muss vorwärts gehen, um das Beste zu erreichen. 13:18.160 --> 13:22.090 Mal sehen, wie es drei zu eins geht. 13:23.820 --> 13:29.970 Also gut, zuerst wird es geschlossen, es bewegt sich vorwärts, OK, und dann wurde es von den Monstern getötet, aber das 13:29.970 --> 13:31.530 ist immer noch ziemlich gut. 13:31.530 --> 13:36.240 Weißt du, es hat verstanden, dass es sich in Richtung Westen bewegen musste, weil die höchsten Belohnungen gut sind, 13:36.240 --> 13:37.740 wenn man die Weste erreicht. 13:38.190 --> 13:42.720 Und natürlich wissen Sie, wenn Sie wirklich sehen möchten, wie das Video Ihrer Luft die Weste erreicht und 13:42.720 --> 13:48.780 bei diesem Spiel gewinnt, müssen Sie Ihr Auge auf weitere Epochen trainieren und vielleicht sogar eine andere Art von Verbesserung vornehmen, wie z 13:48.780 --> 13:54.210 Stimmen Sie Ihr Gehirn des A. ICH. oder eine Parametereinstellung durchführen, z. B. die 13:54.210 --> 13:55.010 Lernrate einstellen. 13:55.170 --> 14:01.050 Nun, Sie haben viele Möglichkeiten, wenn einer von Ihnen ein fantastisches Video oder, wie Sie wissen, das Video von A erhält. ICH. zum Beispiel eine Belohnung 14:01.050 --> 14:03.800 von mehr als 1000 erreicht zu haben. 14:03.810 --> 14:06.470 Fühlen Sie sich frei, es in den Fragen und Antworten zu teilen. 14:06.480 --> 14:09.280 Ich bin sicher, andere Studenten werden sich sehr darüber freuen. 14:09.870 --> 14:10.480 Gut. 14:10.500 --> 14:14.770 Ich hoffe, Ihnen hat die Implementierung des tiefen, konvolutionellen Lernmodells gefallen. 14:15.010 --> 14:19.770 Jetzt fahren wir mit dem nächsten Teil fort, in dem es um die Implementierung 14:19.770 --> 14:24.800 des H3C-Modells und eines noch besseren und leistungsstärkeren Modells geht, das für das Breakout-Spiel implementiert wird. 14:25.140 --> 14:26.840 Also wir sehen uns im nächsten Teil. 14:26.850 --> 14:28.590 Und bis dahin genießen Sie A. ICH..