Bună ziua și bun venit din nou la mașina noastră auto-conducere Maggio.
Deci, într-o toiletă, voi explica mediul în care vom implementa inteligența noastră artificială și care va conține Desigur mașina
care se va antrena să se conducă și să evite obstacolele și pe care va trasa unele drumuri
și câteva blocuri pentru mașinile noastre pentru a naviga în jurul lor.
Așa că vom construi mai târziu această inteligență artificială pentru a pregăti această mașină pentru a conduce pe drumul pe care îl cunoașteți
fără a depăși limitele și pentru a evita unele obstacole care se vor pune în interiorul drumului.
Deci, aceasta este o provocare destul de interesantă.
Și, de fapt, există două fișiere separate, după cum puteți vedea că există apex și păsări care sunt
inteligență artificială care vor face tot instruirea pentru a antrena mașina cum să vândă unitatea.
Și avem o hartă pe care am descoperit-o că este codul care face acest mediu.
Deci, aici este codul care are de fapt 200 de linii de cod un pic mai mult.
Deci acest cod nu este în mod obișnuit legat de AI.
Este doar un cod pentru a face ca mediul să facă harta.
Deci voi trece prin fiecare secțiune unul câte unul pentru a explica, dar nu vom implementa
această linie de cod pe linie de la zero pentru că vrem să ne concentrăm asupra inteligenței artificiale.
Dar să trecem prin secțiunile câte una pentru a înțelege ce se întâmplă.
Deci, mai întâi importăm bibliotecile centrale pentru orice cod.
Avem nevoie de niște biblioteci pentru a îndeplini o sarcină mai eficientă decât importăm toate pachetele cravate.
Deci, asta nu e foarte important, pentru că toate acestea sunt specifice pentru Cavey pe care o folosim pentru a face harta.
Și astfel importăm o mulțime de clase și obiecte pentru a putea face această hartă și pentru a adăuga niște
instrumente în hartă.
În regulă, această linie este importantă.
Această linie este legată de faptul că, în esență, aici ne importăm creierul creierul mașinii, care va fi un alt jet al acestui
lucru pe care l-ați făcut în clasă și pe profesorul din clasă.
Este inteligența noastră artificială în sine.
Veți vedea că vom implementa dequeue-ul în clasă în următoarele tutoriale.
Și cum ați fi ghicit instanța dequeue pentru rețelele profunde Q.
Așa că vom implementa o rețea de învățare deșartă și, odată ce este gata,
o vom importa aici cu această linie de la AI și ochii desigur sunt un fișier python.
In regula.
Deci, nu pot să aștept să pună în aplicare acest lucru.
Aceasta va fi o călătorie destul de mare, dar veți vedea că acest lucru va fi foarte
interesant, deoarece datorită mașinii mele, mașina va fi capabilă să se conducă.
In regula.
Și acum, înainte de a trece la secțiunile următoare, trebuie să explicăm cum vom pregăti această mașină.
Nu voi explica acum rețeaua neurală, dar voi explica ideea că putem
pregăti mașina să se conducă și să evite obstacolele.
Deci știi în viața reală dacă vrei să antrenezi o mașină reală pentru a evita niște ziduri sau obstacole.
Ei bine ce ai face tu.
Cu siguranță nu veți lua ziduri reale sau obstacole mari și să vă distrugeți mașina.
Asta ar costa mulți bani.
În schimb, o idee mai inteligentă ar fi să-ți pedepsești mașina nu când sparge un zid sau un obstacol,
ci când merge pe nisip.
Deci e ca și cum ai avea un câmp.
Acest câmp are câteva drumuri pe care trebuie să rămână mașina, iar drumurile sunt delimitate de nisip.
Și de fiecare dată când mașina se îndreaptă spre centru, se pare că se întâmplă într-un obstacol, pentru că odată
ce mașina merge în nisip, va fi încetinită și ne vom asigura că mașina este penalizată este pedepsită pentru
asta.
Și acesta este un punct esențial al inteligenței artificiale.
Cuvântul rău vine ori de câte ori mașina merge într-un anumit sens și este încetinită.
In regula.
Prin urmare, aici introduc ultimul text și de aceea.
Care sunt coordonatele ultimului punct din memorie atunci când atragem un miros pe hartă.
In regula.
Și atunci obținem inteligența artificială pe care noi o numim creier și care conține rețeaua noastră neuronală și o
vom numi creier, pentru că acesta este de fapt creierul mașinii și care conține rețeaua
noastră Noodle.
In regula.
Deci, în această linie de cod, după cum puteți vedea, creez obiecte la profesor în clasă.
Va reamintesc ca clasele si obiectele sunt doar obiectul lui Brenna care dezumanizeaza clasa si 5:
3 si 0. 9 sunt intrările clasei.
Deci, foarte simplu, cinci corespund statelor care sunt vectori codificați de cinci dimensiuni, vom vedea ce descriu
perfect ceea ce se întâmplă în mediul înconjurător pe hartă.
Apoi trei sunt numarul de actiuni acolo vor fi trei actiuni posibile du-te la stanga mergeti drept sau
du-te la dreapta si 0. 9 este din nou un parametru în algoritmul de învățare deces.
În regulă și apoi avem acțiunea prin rotație.
Deci, acțiunea spre rotație este un vector de trei elemente.
020 și minus 20.
Și așa trebuie să facem acest lucru deoarece acțiunile sunt codificate de trei numere 0 1 și 2 și care corespund
indiciilor acestei acțiuni doi vectori de rotație.
De exemplu, dacă acțiunea selectată la momentul t este zero.
Ei bine, zero corespunde indexului acestei acțiuni doi vectori de rotație și valoarea indexului 0 este zero.
Și, prin urmare, vom merge direct atunci când acțiunea selectată este 1.
Ei bine, unul corespunde indexului acestei acțiuni două vectori adiționali și valoarea acestui vector
care are următoarea este de 20.
Deci, 20 corespunde unei rotații de 20 de grade și asta înseamnă că codul va merge
la 20 de grade spre dreapta și apoi dacă acțiunea selectată va fi bine pentru a corespunde indexului acestui vector de rotație.
Și, prin urmare, codul va face o rotație de minus 20 grade și, prin urmare, va merge în stânga.
În regulă, atunci introducem voievodul rămas de la stânga, pentru că în fiecare etapă se va obține ultimul cuvânt.
Deci, amintiți-vă dacă cardul nu merge într-un anumit sens, atunci recompensa va fi pozitivă.
Și dacă codul merge într-un anumit sens bine, acesta va primi recompensa proastă și de fiecare dată când
această variabilă va conține această recompensă că primește H20.
Apoi inițializăm scorurile care reprezintă un vector care va conține recompensa.
Nu toți, ci doar recompensa.
Într-o fereastră alunecătoare, pentru a ști că putem face o curbă a mijlocului de alunecare a recompenselor în
raport cu timpul.
În regulă, în această secțiune de cod, inițializăm harta, așa că inițializăm.
De exemplu, variabila menționată.
Deci, asta e important.
A doua variabilă va fi de fapt o matrice în care celulele vor fi pixelii hărții,
iar în fiecare celulă vom avea 1.
Dacă există un sens în zero, dacă nu există niciun centru la început, nu vom atrage nimic.
Deci, nu va exista nici un sens și deci toate celulele matricei centrale vor avea zero.
Vor exista zerouri pretutindeni și imediat ce vom trage un sens în timp ce
celulele pe care le tragem sensul vor primi unul și vom inițializa cursa cu toate zerourile trimise aici, egale și zerouri.
Apoi avem acest lucru important care este scopul.
Deci, obiectivul este un punct pe harta care va instrui masina sa ajunga.
Deci este ca o destinație.
Deci, ce va fi acest obiectiv.
Ei bine, acesta va fi colțul din stânga sus al hărții pentru a antrena trenul pentru a merge în colțul din stânga
sus al hărții.
Apoi, odată ce ajunge la colțul din stânga sus al hărții, atunci vom trece în colțul din dreapta
jos al hărții, astfel încât să ne putem imagina următorul scenariu.
Colțul din stânga sus al hărții este aeroportul unui oraș, iar colțul din dreapta jos al
hărții este centrul orașului.
Și vom pregăti un taxi sau Uber pentru a face unele călătorii rotunde între aeroport și centrul orașului.
Și, bineînțeles, vom face sarcina dificilă pentru acest taxi prin trasarea unor drumuri mai dificile și mai dificile
și adăugând tot mai multe obstacole pe stradă pentru a vedea dacă taxiul încă reușește să meargă de la
aeroport la centrul orașului.
Deci, asta va fi distractiv.
Și de aceea de aici aș stabili coordonatele primului gol care este aeroportul din stânga
sus a ecranului.
Deci, harta va fi ca un pătrat ca acesta și coordonatele originii care sunt coordonatele
00 sunt chiar aici.
Și mai mare este distanța de aici.
Deci, coordonatele 20 și Najah minus 20 vor fi așadar chiar aici în colțul din stânga sus al hărții.
Și de ce am ales 20 și nu zero.
Ei bine, asta pentru că vrem să antrenăm mașina să nu se grăbească în pereți.
Știți că vrem să trenăm și în pereți și, prin urmare, nu este zero, deoarece nu vrem ca
mașina să atingă locul în care vrem să atingem.
Așa că trebuie să o punem aici și apoi introduc doar ultima variabilă de distanță care doar dă
distanța curentă de la mașină la drum și că inițializez la zero.
In regula.
Și acum este momentul să facem mașina și jocul.
Așa că vom face două clase o clasă pentru masă și o clasă pentru joc.
Și în interiorul acestor clase se vor face deja legături cu AI.
Vom face asta în următoarea Statoil.
Și până atunci bucura-te.