Olá e seja bem vindo à loja.
Estou super animado porque estamos prestes a fazer o A-3 ver o cérebro.
Esse é o cérebro da nossa AI.
E falando sobre cérebro, eu gostaria de destacar algo.
Lembre-se no primeiro módulo que fizemos um cérebro simples com apenas camadas totalmente conectadas.
Então, no segundo módulo para Dhoom, fizemos um cérebro que não só tinha camadas totalmente conectadas, mas
também olhos porque adicionamos as camadas convolucionárias que deram olhos aos olhos porque podiam observar as imagens e
entender o que está acontecendo dentro.
E agora vamos dizer que, mesmo em um nível alto, porque vamos fazer um cérebro que
não só terá olhos e conecte completamente camadas, mas também memória.
Como, como eu disse no tutorial anterior, vamos adicionar um registro sobre esse trabalho
dentro deste grande cérebro e isso dará uma longa memória ao nosso cérebro para que ele possa entender
as relações temporais nas propriedades temporais das imagens de entrada.
Então, nós vamos e até um cérebro ainda mais poderoso, posso dizer-lhe que o Dymo sobre
Intiman agora é realmente muito poderoso e podemos ver como construir o AI e fazer cada vez mais profundo e o aprendizado
do Forsman é cada vez mais próximo de como funciona o cérebro humano.
Você sabe que começamos com as relações básicas do cérebro com as conexões lineares.
Então adicionamos olhos e adicionamos a memória.
Quem sabe o que vamos adicionar nos futuros modelos.
Você sabe que em 2018 talvez eles adicionem algo que fará com que o cérebro pareça mais parecido com um
cérebro humano.
Mas já com olhos e memória de lasers totalmente conectados já temos um cérebro realmente bom
e funcional.
Então, vamos fazê-lo.
Vamos fazer esse cérebro.
Então, como de costume, vamos fazer uma aula para isso porque vai ter muitas propriedades
com as convoluções e a ciência.
Então, vamos fazer com que funcione para inicializar tudo isso, crie todas essas conexões.
E então, claro, teremos a função Ford que, naturalmente, propagará o sinal dentro
do cérebro para que possamos obter eventualmente o resultado.
Tudo bem.
Você está pronto.
Vamos fazer isso.
Então, aula que apresentamos na aula, que chamamos de ator, porque, claro, estou falando de cérebros aqui.
Mas não esqueçamos que estamos fazendo com o modelo que se baseia no princípio crítico ativo com
separadamente o ator e o crítico assim fará uma das conexões quase completas para o
ator e uma conexão significativa para o crítico.
Você verá o quão bem nós faremos, isso será bastante simples.
esta aula de ator vai herdar desde o fim e que Maggio para que possamos usar todas as ferramentas de Pitre.
Então crítico ativo e
Então, vamos fazer isso para herdar desde o fim nesse módulo.
Bem, precisamos levar primeiro a biblioteca da tocha, então, então e então e aquilo e Mudgal.
Tudo bem.
Assim herdamos disso.
Tudo bem.
Então, vamos com nossa primeira função, que será, naturalmente, em sua função.
a chamamos de entradas não e a fase de ações que é basicamente o espaço que contém todas as ações.
Então, começamos com o seu duplo sublinhado, então esta função vai assumir como argumento auto com
o objeto, então a forma de entrada que é a dominação de nossas imagens de entrada e nós
Também sabemos que, a partir deste espaço de ação, podemos obter uma série de ações que são uma série
de ações possíveis que realmente irão em breve.
Então, é por isso que também precisamos disso para os argumentos.
Isso é tudo o que precisamos.
E então vamos dentro da função e vamos criar todas as variáveis ​​próprias do nosso cérebro.
ferramentas do final de Maggio, temos que usar a superfunção dessa maneira dentro da qual inserimos.
Mas antes de fazer isso, lembre-se do que devemos fazer para ativar de alguma forma a herança em que podemos usar
todas as
Crítico de ator que é a nossa classe e, em seguida, venha a si próprio com o objeto. Tudo
bem, então, vamos novamente com a função.
Aqui vamos nós.
Isso nos dá todas as ferramentas que todos precisamos da tocha para construir nosso cérebro.
Tudo bem então.
Bem, é hora de fazer os olhos dos olhos.
São as convoluções.
Então, vamos fazer isso muito rapidamente porque já explicamos isso em detalhes por desgraça.
Porque eu lembro do dia em que eu tinha gelo.
Então, é exatamente o mesmo, vamos fazer algumas conclusões e usaremos uma arquitetura muito simples
com 32 detectores de recursos de tamanho três por três passos de dois e um preenchimento de um.
Então, essa é uma arquitetura muito clássica, mas isso realmente será suficiente para você saber, certifique-se de que
eu entendo o que está acontecendo no intervalo.
ESTÁ BEM.
Tudo bem, então vamos fazer essas convoluções.
Então, começamos com o eu porque as convoluções serão variáveis ​​dos objetos tão auto que podemos chamá-lo
de vir, e haverá quatro convoluções de modo que esse pode ser um.
E nós vamos lá.
Nós levamos o ponto N e Maggio e então nós levamos o cone para a aula porque, na verdade, o convenant
será um objeto de desgosto.
E então dentro primeiro colocamos a forma de entrada das imagens.
Então, exatamente o que temos aqui para que possamos copiar isso e inseri-lo como a primeira entrada.
Então, o segundo argumento é o número de detectores de recursos também são o número de kernels.
Então, vamos ter 32, como acabamos de dizer escolha clássica, então precisamos escolher o tamanho do kernel
que é o número de células que serão deslocadas sobre a imagem de entrada.
E então lembre-se de que podemos tomar três ou quatro ou cinco que estão nas
escolhas e vamos escolher três e então vamos escolher.
Tentei.
E um preenchimento de um que vamos para a primeira convolução que vai da imagem de entrada para a
primeira camada convolucional é composto de 32 imagens complicadas.
Então, agora estamos prontos para fazer a segunda convolução.
Então, na verdade, vai ser quase o mesmo, então eu estou copiando essa linha e baseando isso abaixo,
colado abaixo e colando uma última vez porque vamos ter quatro convoluções com
quase nada para mudar, então podemos substituir. Aqui vem um vem por um a três e vem um por quatro.
Serão as nossas quatro convoluções.
E agora, é claro, precisamos mudar algumas coisas aqui, mas não muito porque vamos
acompanhar duas para cada um e um padrão de um.
Todos terão 32 detectores de recursos que possuem 32 imagens enroladas de resultados.
Mas, então, lembre-se que isso corresponde à parte esquerda da convolução.
Então, na verdade, isso corresponde ao que estava na parte certa da conclusão anterior, você sabe que é
como um dominó.
É muito fácil.
E, portanto, aqui temos que colocar 32 e aqui é onde vamos ver muito facilmente 32 e 32.
Tudo bem, para resumir, começamos com nossas imagens de entrada que não possuem nenhum.
32 imagens enroladas, cada uma detectando uma característica específica, a partir dessas 32 imagens complicadas, aplicamos a
segunda convolução para obter 32 novas imagens enroladas e as mesmas dessas 32 novas imagens complicadas.
Simon Jones foi a primeira convolução, recebemos
Nós aplicamos a terceira convolução para obter novamente 32 novas imagens complicadas e, eventualmente,
das três imagens enroladas, aplicamos a quarta convolução para obter recursos.
Tudo bem.
E isso será suficiente com isso ou eu vou ter uma supervisão que levará a bola muito bem.
Tudo bem, então é para a convolução. Então é isso mesmo para os olhos.
E agora vamos cuidar da memória.
Esta nova característica deste cérebro que estamos implementando em oposição antes com não só
terá uma supervisão, mas também terá uma memória super memória longa porque vamos ver Memória de curto prazo
longo, que é esse tipo de registro ou um neural rede que dá ao seu
modelo algum tipo de memória longa para que possa aprender algumas longas relações temporais do passado, assim dizendo
que vamos criar novas variáveis ​​desde o tempo com a pessoa e essa nova variável, vamos
chamá-la simplesmente porque isso corresponderá à rede LACMA dentro do cérebro.
Então, SVM e antes de escrever o código para o LCN, vamos nos certificar de que entendamos o que essa parte do cérebro
da LACMA fará.
Então, como entendemos, este LCN é usado para aprender as propriedades temporais das imagens de entrada de entrada.
Então, por exemplo, se a bola atingir uma LACMA irá codificar o saldo.
Então é a primeira coisa a entender.
Isso codificará o que está acontecendo no jogo.
Então, a próxima coisa importante para entender quando implementamos esse ISTM é que
precisamos escolher em ordem das dependências temporais e aqui, uma vez que vamos alimentar nossa rede neural
com uma seqüência de quatro imagens, então isso significa que podemos já Aprenda algumas dependências temporais de ordem,
pois algumas dependências temporais são o que acontece às 1:20 depende do que acontece no momento T.
T menos 1 T menos 2 e T menos 3 para que possamos definitivamente fazer isso.
Mas a boa notícia é que vamos usar a análise YEM e, portanto,
poderemos aprender algumas relações temporais ainda mais complexas.
Por exemplo, podemos aprender algumas propriedades simples, onde o que acontece às 1:20 dependerá do que acontece
no momento T.
T menos 20 minutos para fazer menos três para T menos.
E essa é a parte longa da longa memória de curto prazo com este ensaio e podemos aprender
algumas relações temporais muito complexas.
Tudo bem, então vamos adicionar o nosso LCN.
Então, para fazer isso, vamos usar o N no módulo e então vamos adicionar a classe como T. N. célula que criará isso como um
objeto que representará o DST e parte da nova rede, porque agora o que também é
importante entender é que estamos fazendo um CR e então você conhece o registro convolucional de
uma nova rede e a parte arland vem depois da CNN parte e, portanto, agora, o que
precisamos inserir nesta célula LACMA é primeiro o tamanho da saída após a convolução.
Então, isso é 32 vezes três vezes três.
Então, este 32 vezes três vezes três é realmente a saída após as quatro convoluções aqui.
Mas isso se torna a entrada do RNA, o LSD e esse trabalho.
E agora, por que o resultado das quatro circunvoluções metade do tamanho três duas vezes três vezes três.
Bem, não se preocupe, não é tão direto.
Na verdade, não é uma fórmula simples, mas existe uma fórmula para calcular esse número de neurônios de saída.
Depois de aplainar as imagens agrupadas e enroladas da deconvolução.
Mas se reunimos os termos desta grande fórmula. Bem, recebemos 32 vezes três vezes três.
Eu não queria passar muito tempo sobre isso porque temos muito a fazer mais.
E, além disso, já fizemos uma função para calcular esse número.
Lembre-se de que era para destruição quando fazemos isso contar com neurônios.
Então você pode reutilizá-lo se quiser.
Você não está convencido, mas é exatamente o que obtemos depois de reunir os termos desta grande fórmula,
como calcular o número de saídas.
Então, é para o primeiro argumento e então o segundo argumento será o número de neurônios
de saída do.
E iremos para 256 OK.
e o crítico porque você sabemos que vamos fazer duas novas redes separadas para o ator e outra para
o crítico, mas serão a mesma codificação das imagens e dos relacionamentos temporais para essas duas redes neurais.
E então, o que isso significa agora, isso significa que agora temos um vetor que codifica
cada evento do jogo ou, em outras palavras, temos um estado codificado e agora é que
podemos fazer a separação entre o ator
Então, esta é a parte comum que fazemos para essas duas novas redes.
Este será o mesmo começo para as duas novas redes, mas agora as coisas vão mudar para o
ator e o riacho, porque vamos fazer uma na conexão completa para o ator e uma conexão diferente
da quase completa para o craic .
Então vamos dar uma pausa rápida e vamos fazer isso no próximo pouco.
Até então, desfrute da AI.