WEBVTT 00:00.450 --> 00:05.700 Bună ziua și bun venit la Statoil și să vorbim că am inițializat harta. 00:05.850 --> 00:12.090 Și acum timpul pentru lucrurile interesante pe care le creăm și facem asta cu o clasă de curs. 00:12.090 --> 00:18.660 Veți vedea că clasa este foarte practică pentru a crea unele lucruri care au o mulțime de proprietăți, deoarece 00:18.660 --> 00:25.300 după cum puteți vedea nu doar găsirea unor variabile din mașina mea, ci și unele funcții care desigur sunt 00:25.300 --> 00:30.270 funcția care va face mașina să se mute la la stânga sau la dreapta. 00:30.720 --> 00:35.970 Așadar avem câteva variabile care sunt importante pentru a descrie mediul 00:35.970 --> 00:42.590 în care avem, de exemplu, unghiul care este unghiul dintre axa x și axa direcției mașinii. 00:42.630 --> 00:50.040 Apoi avem rotația care este ultima sa rotație pe care o reamintim este fie 0 grade 20 grade sau minus 00:50.040 --> 00:51.550 20 de grade. 00:51.570 --> 00:57.690 Apoi avem viteza coordonata x a vectorului de viteza si coordonatele y ale vectorului de 00:57.690 --> 00:58.320 viteza. 00:58.470 --> 01:05.740 Și apoi vectorul de coordonate viteza x și viteza Y atunci avem senzorii și semnalele. 01:05.830 --> 01:12.280 Și este foarte important faptul că apelul pe care îl facem va avea trei senzori senzori un senzor 01:12.310 --> 01:18.240 doi și senzori trei senzori unul va detecta dacă există vreun sens în fața mașinii. 01:18.420 --> 01:25.070 Apoi senzorul 2 este senzorul care va detecta dacă există sens în partea stângă a autovehiculului, iar senzorii 3 01:25.080 --> 01:29.640 sunt senzorii care vor detecta dacă există sens în partea dreaptă a mașinii. 01:29.950 --> 01:37.080 Și apoi de la acești trei senzori primim semnalele care semnalele primite de fiecare senzor. 01:37.290 --> 01:43.320 Deci semnalul este semnalul primit de semnalul senzorului un semnal primit de senzorul 2 și semnalul 01:43.330 --> 01:46.370 3 este semnalul primit de senzorii 3. 01:46.380 --> 01:47.700 Și cum funcționează? 01:47.770 --> 01:54.310 Semnalul 1 este densitatea trimiterii în jurul senzorului un semnal pentru a fi densitatea centrului în jurul senzorului pentru a 01:54.820 --> 02:00.560 semnala trei este densitatea trimiterii în jurul sensibilității și cum putem calcula această densitate de nisip. 02:00.670 --> 02:01.690 Ei bine, este foarte simplu. 02:01.700 --> 02:06.110 Luăm niște pătrate mari în jurul fiecărui senzor. 02:06.130 --> 02:12.490 Acestea sunt de fapt pătrate de 200 la 200, iar pentru fiecare dintre pătrate împărțim numărul celor din pătrat cu 02:12.490 --> 02:17.840 numărul total de celule din pătrat care este de 22 și 20 este egal cu 400. 02:18.070 --> 02:22.530 Și asta ne dă densitatea nisipului, deoarece acestea corespund centrului. 02:22.630 --> 02:27.790 Facem acest lucru pentru fiecare senzor și asta ne dă densitatea de nisip în jurul fiecărui senzor. 02:27.790 --> 02:29.550 Acestea sunt semnalele. 02:29.650 --> 02:35.450 În regulă, acum avem totul pentru a detecta senzorul și apoi avem funcția de mutare. 02:35.450 --> 02:40.660 Și, bineînțeles, funcția de mișcare este ceea ce va permite ca miezul să meargă spre stânga sau să 02:40.660 --> 02:41.530 meargă spre dreapta. 02:41.920 --> 02:43.360 Să trecem prin asta repede. 02:43.360 --> 02:50.410 Avem aici actualizarea pozitiei masinii cu ultima ei pozitie care este trecerea de aici si 02:50.740 --> 02:52.400 vectorul de viteza. 02:52.540 --> 02:58.720 Deci, datorită vectorului de viteză, poziția va fi actualizată în direcția vectorului de viteză. 02:58.930 --> 03:05.320 Apoi vom obține rotația pe care o vom obține mai departe în codul de aici. 03:05.320 --> 03:08.040 Rotația este egală cu acțiunea de rotație. 03:08.040 --> 03:11.400 El va selecta acțiunea și apoi va intra în rotație. 03:11.410 --> 03:15.580 Așa că această auto-protecție este rotativă aici. 03:15.610 --> 03:21.130 Este această rotație pe care o vedem cum trebuie să rotim mașina care merge spre stânga 03:21.130 --> 03:22.360 sau spre dreapta. 03:22.420 --> 03:28.510 Apoi, actualizăm unghiul pe care mi-l amintesc unghiul dintre axa x și axa 03:28.510 --> 03:29.560 direcției mașinii. 03:29.620 --> 03:35.350 Apoi, odată ce autovehiculul sa mutat, trebuie să actualizăm senzorii și semnalul, desigur, atunci când mașina 03:35.350 --> 03:41.380 sa rotit în timp ce senzorii s-au rotit și de aceea trebuie să le rotim prin 03:41.380 --> 03:45.500 utilizarea funcției de rotire și la care adăugăm noua poziție. 03:45.790 --> 03:48.950 Și de ce avem acest vector de 30 0. 03:49.090 --> 03:54.070 Ei bine, asta e doar pentru că 30 este distanța dintre mașină și senzor. 03:54.130 --> 03:59.080 Știți este distanța dintre mașină și ce detectează mașina. 03:59.230 --> 04:04.210 Și apoi odată ce senzorii sunt actualizați Ei bine, atunci este timpul să actualizăm semnalele. 04:04.270 --> 04:07.110 Și așa că facem exact ceea ce ți-am explicat semnalele computerului. 04:07.240 --> 04:13.780 Dăm coordonatele x ale senzorului nostru, apoi luăm toate celulele de la Manston la plus 10, apoi facem 04:13.780 --> 04:19.070 același lucru pentru coordonatele y, luând toate celulele de la Madison în plus 10. 04:19.090 --> 04:27.040 Așa că, prin urmare, ajungem la pătrat de 20 de 20 de pixeli care înconjoară senzorul și în interiorul pătratului avem 04:27.130 --> 04:28.280 niște vechi. 04:28.300 --> 04:35.170 Deci, practic, cu unele dintre celule, deoarece celulele conțin 0 sau 1 și deoarece într-un 20 20 pătrat există 20 04:35.170 --> 04:38.060 de ori 20 echivalează cu 400 de celule. 04:38.200 --> 04:45.520 Ei bine, am împărțit-o cu 400 pentru a obține densitatea celor din interiorul pătratului și astfel obținem semnalul densității centrilor în 04:45.730 --> 04:52.090 jurul senzorului și facem același lucru pentru al doilea senzor și cel de-al treilea senzor pentru a obține 04:52.360 --> 04:54.870 al doilea semnal și al treilea semnal. 04:55.060 --> 04:55.340 O.K. 04:55.360 --> 05:00.220 Deci asta înseamnă să iei senzorul și apoi aceste trei linii de cod aici sunt foarte importante. 05:00.220 --> 05:05.710 Este altceva că vrem să vrem să ajungem la mașina noastră când ajunge la una din marginile 05:05.710 --> 05:06.290 hărții. 05:06.290 --> 05:11.830 Știți că nu vrem ca mașina să se grăbească în niște pereți și, prin urmare, vrem să o penalizăm pentru ao 05:11.830 --> 05:16.380 pedepsi atunci când se apropie prea mult de Wall și, prin urmare, asta facem noi aici. 05:16.630 --> 05:24.970 Dacă primul senzor este mai mare decât lungimea minus 10, care este mai mare decât aici, deoarece această distanță este mai lungă aici, deci 05:24.970 --> 05:27.580 mai mult minus 10 este chiar aici. 05:27.580 --> 05:33.550 Deci, dacă un senzor acționează mai mult decât mai mult, Manison se referă la toate punctele. 05:33.550 --> 05:40.930 Aceasta este dacă autovehiculul se apropie de marginea dreaptă a hărții sau dacă senzorul celular acționează mai puțin de 05:40.950 --> 05:48.250 10, chiar dacă mașina se apropie de marginea din stânga a hărții sau dacă senzorul Y este mai mare 05:48.250 --> 05:55.870 decât cel mai mare minus 10 aceasta este marginea superioară a hărții și dacă autocenzura Y este mai mică decât 05:55.870 --> 05:58.670 10, adică marginea inferioară a hărții. 05:58.720 --> 06:06.370 Și astfel, dacă senzorul ajunge la oricare dintre aceste patru margini, bine vom pune semnalul semnalului senzorului 06:06.490 --> 06:08.760 când semnalul a trimis unul. 06:08.800 --> 06:10.290 Vom pune-o să fie una. 06:10.540 --> 06:11.610 Și ce înseamnă asta. 06:11.650 --> 06:15.390 Asta înseamnă un sunet complet, cum ar fi densitatea completă a nisipului. 06:15.580 --> 06:17.270 E ca și cel mai rău și ai putea obține. 06:17.330 --> 06:19.540 Există atât de multă sens că va opri mașina. 06:19.660 --> 06:24.480 Deci semnalul va fi unul și, prin urmare, mașina va primi o recompensă foarte rău. 06:24.490 --> 06:24.830 In regula. 06:24.820 --> 06:30.190 Și apoi facem același lucru și pentru semnal și semnalează trei din senzorul două cazuri trei. 06:30.410 --> 06:30.790 In regula. 06:30.800 --> 06:36.470 Și apoi vom crea clasa de joc, astfel încât aceasta este în principiu clasa de a crea jocul, deoarece 06:36.470 --> 06:40.720 până acum am creat doar masina și acum, desigur, trebuie să creăm harta. 06:40.820 --> 06:42.310 Trebuie să creăm jocul în sine. 06:42.410 --> 06:47.750 Deci nu vom juca jocul este AI-ul nostru care va juca jocul și jocul este de fapt pentru 06:47.750 --> 06:52.240 a evita obstacolele și pentru a merge de la aeroport la centrul orașului și viceversa. 06:52.520 --> 06:59.610 Deci, în această clasă de joc trebuie să creăm anumite obiecte ca mașina, atunci trebuie să definim funcția 06:59.630 --> 07:00.540 de actualizare. 07:00.590 --> 07:05.330 Aceasta este cea mai importantă și de fapt ne vom concentra pe asta chiar acum, pentru că 07:05.330 --> 07:12.250 asta este în această funcție de actualizare care va selecta acțiunea pe care mașina trebuie să o facă și de fiecare dată pentru a-și atinge scopul. 07:12.350 --> 07:16.880 Și această acțiune este exact rezultatul rețelei noastre neuronale. 07:16.880 --> 07:20.860 Noua voință care lucrează care va fi în centrul inteligenței noastre artificiale. 07:20.930 --> 07:27.550 Și astfel, această acțiune este returnată de creierul mașinii, care rămâne obiectul clasei umane pe care o 07:27.560 --> 07:29.780 vom face în fișierul AI. 07:29.930 --> 07:36.500 Și acest obiect are o metodă care se numește actualizare și ia ca ultimul cuvânt și 07:36.500 --> 07:37.590 ultimul semnal. 07:37.610 --> 07:43.250 Deci, ultimul cuvânt este, desigur, ultimul cuvânt atins de mașină, iar ultimul semnal este desigur ultimul 07:43.250 --> 07:50.480 semnal al celor trei senzori semnale unul de la un senzor un semnal doi de la senzor la semnalul trei de la 07:50.480 --> 07:51.240 senzorul 3. 07:51.440 --> 07:56.870 Dar apoi adaug doua alte intrari care sunt orientarea masinii in raport cu scopul. 07:56.900 --> 08:01.540 De exemplu, dacă mașina se îndreaptă spre țintă, atunci orientarea va fi egală cu zero. 08:01.730 --> 08:06.730 Dacă merge ușor spre dreapta, atunci orientarea va fi aproape de 45 de grade. 08:06.920 --> 08:11.820 Și dacă merge ușor spre stânga orientarea va fi aproape de minus 45 de grade. 08:11.900 --> 08:15.380 Deci, aceasta este forța de intrare a stărilor noastre de intrare. 08:15.410 --> 08:18.950 Și apoi există o lecție care este minus orientare. 08:19.010 --> 08:25.250 Deci, de obicei, intrările rețelei neuronale sunt independente. Nu există multicoliniaritate, dar nu contează dacă suntem, 08:25.250 --> 08:29.360 deoarece rețeaua neurală o va rezolva doar cu greutățile. 08:29.480 --> 08:35.450 Dar totuși observ că prin adăugarea acestei minus orientare bine, care permite mașinii de formare 08:35.450 --> 08:37.840 a mașinii pentru a stabiliza accelerația. 08:37.940 --> 08:43.460 Știți că facem acest lucru este că AI nu explorează mereu în aceeași direcție adăugând această 08:43.460 --> 08:44.390 orientare minus. 08:44.390 --> 08:48.680 Ne asigurăm că se explorează în ambele direcții spre dreapta sau spre stânga. 08:48.920 --> 08:55.780 Și astfel, cele trei semnale Plus orientarea și orientarea minus sunt cele cinci intrări ale vectorului nostru 08:55.810 --> 09:03.020 codificat care va intra în rețeaua că vectorul nostru de intrare care va intra în rețea și după 09:03.050 --> 09:09.560 ce va intra în rețea Ei bine, rețeaua returnează ieșirile care este acțiunea de jucat. 09:09.650 --> 09:15.290 Și de fiecare dată și ieșirea este returnată de această funcție de actualizare care conține rețeaua în 09:15.290 --> 09:20.450 sine și ieșirea rețelei și de aceea de aceea trebuie să introducem ultimul semnal care 09:20.450 --> 09:26.110 este starea de intrare și, de asemenea, ultimul cuvânt deoarece acțiunea de jucat și depinde de ultimul cuvânt. 09:26.950 --> 09:33.700 În regulă și apoi actualizăm scorul principal al cuvintelor pe care le actualizăm rotația pe care o folosim funcția de 09:33.700 --> 09:37.500 mutare pentru a roti mașina în funcție de acțiunea selectată. 09:37.510 --> 09:44.230 Luăm distanța de la mașină la drum și vom obține pozițiile mingii senzorilor o minge doi în ambele 09:44.230 --> 09:48.490 răspunsuri Rieker la bilele care vor reprezenta senzorii pe hartă. 09:48.530 --> 09:49.880 Veți vedea foarte repede. 09:50.550 --> 09:56.230 Și apoi aici partea aceea este foarte importantă, pentru că acolo vom penaliza mașina, dacă merge 09:56.230 --> 10:04.060 într-un anumit sens, pentru că după cum puteți vedea acest lucru înseamnă că dacă mașina este într-un anumit sens bine va fi încetinită. 10:04.150 --> 10:06.550 Deci, acolo ne-am reduce viteza. 10:06.590 --> 10:10.020 Știți că viteza lui este de obicei 6, după cum puteți vedea aici. 10:10.150 --> 10:14.410 Și dacă merge într-un anumit sens, va fi unul care va fi încetinit până la 1. 10:14.430 --> 10:17.810 Veți vedea cum va fi încetinită mașina odată ce va intra într-un anumit sens. 10:18.030 --> 10:19.090 Deci este încetinită. 10:19.210 --> 10:23.610 Și pe lângă aceasta primește o recompensă proastă, devine un minus pe care îl dorim. 10:23.920 --> 10:26.140 Și aceasta este de fapt cea mai mare recompensă pe care o puteți obține. 10:26.140 --> 10:32.100 Cea mai bună răsplată este una dintre cele mai grave pe care le spunem cu minusul și recompensa este între minus 1 și plus 1. 10:32.530 --> 10:33.450 Și apoi altfel. 10:33.570 --> 10:35.770 Și mașina nu este pe nisip. 10:35.980 --> 10:41.000 Păstrează viteza obișnuită a vitezei de sex și apoi adăugăm altceva. 10:41.080 --> 10:45.710 Dacă se apropie de obiectiv, atunci va primi o recompensă ușor pozitivă. 10:45.910 --> 10:53.410 Și dacă devine mai departe de obiectivul Ei bine, devine o recompensă ușor negativă minus 0. 2. 10:53.590 --> 10:54.830 Și apoi ultima. 10:54.830 --> 10:57.280 Condiții legate de recompensă. 10:57.470 --> 11:02.840 Ei bine, dacă mașina se apropie prea mult de unul dintre margini, așa cum am vorbit mai devreme. 11:02.910 --> 11:04.990 Amintiți-vă când am vorbit despre senzorul de combustibil. 11:05.220 --> 11:11.840 Dacă mașina se apropie prea mult de marginea din stânga a hărții, devine minus un singur cuvânt dacă se apropie prea 11:11.840 --> 11:15.440 mult de marginea dreaptă a hărții, dar este recompensată minus una. 11:15.710 --> 11:20.220 Și dacă se apropie prea mult de marginea de jos a hărții, devine unul sau mai puțin unul. 11:20.360 --> 11:25.230 Și dacă se apropie prea mult de stânga sus a hărții, primește recompense minus unul. 11:25.230 --> 11:27.620 Deci este o pedeapsă teribilă. 11:27.620 --> 11:31.910 Și astfel veți vedea cum este plin și rapid să nu vă grăbiți cu altceva. 11:31.940 --> 11:36.600 În regulă și apoi acest lucru este de a actualiza du-te atunci când obiectivul este atins. 11:36.620 --> 11:41.390 Deci știi când mașina ajunge la aeroportul care este primul care merge acolo este colțul din stânga sus 11:41.390 --> 11:41.920 al hărții. 11:41.930 --> 11:45.990 În timp ce obiectivul se schimbă în colțul din dreapta jos al hărții care este în centrul orașului. 11:46.250 --> 11:51.080 Și exact asta facem noi actualizăm coordonatele x a coordonatelor Crow și albe 11:51.140 --> 11:55.870 ale apelului și apoi actualizăm distanța de la mașină la mașină. 11:55.880 --> 11:56.260 In regula. 11:56.270 --> 11:58.320 Și atunci este mai puțin important. 11:58.340 --> 12:04.130 Aceasta este doar o clasă care va adăuga instrumentele de pictură pe care le cunoașteți pentru a putea picta câteva drumuri sau unele obstacole 12:04.130 --> 12:10.790 pe hartă care sunt mai apropiate de K. V. pot avea o privire dacă vrei să furnizez 12:10.790 --> 12:16.370 versiunea condensată a acestui cod și o să ofer o referință dacă vrei să te concentrezi mai mult pe cum să 12:16.370 --> 12:17.570 faci asta cu skivvy. 12:17.570 --> 12:22.730 Dar ne apropiem de inteligența artificială, așa că nu voi intra în detalii. 12:22.910 --> 12:30.110 Și aceasta este aceeași pentru ultima secțiune de cod cu clasa mașină care este la fel cum butoanele API clare 12:30.110 --> 12:31.320 salvează și încarcă. 12:31.520 --> 12:32.810 Așa facem aici. 12:32.820 --> 12:34.900 Pânza clară în siguranță. 12:34.940 --> 12:40.220 Și asta este de fapt foarte important, pentru ca noi să putem salva ziua pe care o cunosc pentru 12:40.700 --> 12:46.520 a salva creierul astfel încât să îl puteți reutiliza mai târziu, luând funcția de încărcare, care este un alt instrument pe care 12:46.520 --> 12:52.010 îl adăugăm pe hartă pentru a încărca creierul mașinii este de a încărca memoria mașinii cum să navigați pe hartă. 12:52.250 --> 12:57.830 Și apoi, în sfârșit, avem ultima din ultima secțiune de cod care rulează întregul lucru 12:57.830 --> 13:00.660 care rulează harta și AI în sine. 13:00.980 --> 13:03.340 Și de fapt asta vom face acum. 13:03.590 --> 13:07.020 Să aruncăm o privire la tot ce am făcut în acest cod. 13:07.040 --> 13:10.520 Deci, acum nu este implementată AI. 13:10.520 --> 13:13.910 Codul va avea o mișcare foarte aleatorie. 13:13.940 --> 13:17.810 De fapt, va arăta ca o insectă, dar nu vă faceți griji că vom rezolva asta. 13:17.810 --> 13:24.860 În mod normal, îl vom antrena să se mute ca o mașină reală și să o instruiască pentru a naviga după câteva drumuri și pentru 13:24.920 --> 13:26.380 a evita unele obstacole. 13:26.660 --> 13:27.710 Să o facem. 13:27.710 --> 13:32.240 Voi selecta totul și voi executa. 13:32.510 --> 13:33.900 Și aici este harta. 13:33.950 --> 13:35.270 Și aici este mașina. 13:35.690 --> 13:36.070 In regula. 13:36.080 --> 13:41.600 Deci asta e micul lucru pe care îl vedeți că arată ca o insectă în mașina noastră. 13:41.630 --> 13:45.960 Așa cum ți-am spus că acțiunile sunt total aleatorii. 13:46.220 --> 13:53.890 Deci, de fiecare dată când mașina selectează la întâmplare o acțiune pentru a merge direct spre stânga sau spre dreapta. 13:53.930 --> 13:59.260 De aceea se face mișcări prostie și de aceea arată ca o insectă. 13:59.450 --> 14:01.460 Deci, vom rezolva asta desigur. 14:01.730 --> 14:09.500 Și bineînțeles, de vreme ce AI este activată Ei bine, nu se va ajunge la obiectivul care este aeroportul aici 14:09.500 --> 14:12.930 sau la centrul din dreapta jos a hărții. 14:13.760 --> 14:21.850 Și vom rezolva toate acestea făcând AI-urile care vor implementa AI în această mașină sau în această insectă, astfel încât să puteți 14:21.860 --> 14:26.480 vedea cele trei bile aici, cea galbenă, cea roșie și cea albă. 14:26.630 --> 14:28.190 Aceiași trei senzori. 14:28.220 --> 14:30.020 Așa vom detecta. 14:30.020 --> 14:32.580 Există niște mirosuri în jurul lui. 14:32.810 --> 14:35.720 Și vorbind despre miros, bine, hai să aruncăm ceva. 14:35.720 --> 14:45.510 Deci, pentru a face acest lucru, trebuie doar să fac un clic stânga aici și tu știi într-un anumit sens, prin a preda încă stânga. 14:45.510 --> 14:50.240 Deci, acum adaug ceva nisip, putem adauga ceva mai mult. 14:50.250 --> 14:57.360 Deci, de fiecare dată când ești nebun, după cum poți vedea că punerea celor în matricea centrală este aceea de a trimite o 14:57.360 --> 15:00.100 matrice care are 00 de coordonate ale originii. 15:00.180 --> 15:01.990 Și aici sunt multe. 15:02.080 --> 15:04.720 Și după cum puteți vedea bine, este bine să vedeți mașina. 15:04.770 --> 15:07.240 Tocmai am coborât și am încetinit. 15:07.620 --> 15:12.230 Așa cum puteți vedea chiar acum, este într-adevăr încetinită deoarece intră în nisip. 15:12.510 --> 15:14.820 Și acum încearcă să scape. 15:16.310 --> 15:23.030 Și așa că știi ce vom face este să tragem niște drumuri și vom trage niște drumuri de la aeroport la 15:23.030 --> 15:28.490 centrul orașului și vom antrena mașina pentru a rămâne pe drum și pentru a evita obstacolele. 15:28.490 --> 15:28.830 In regula. 15:28.850 --> 15:35.690 Și după cum puteți vedea acolo este butonul clar pentru a goli nisipul există butonul de salvare pentru 15:35.690 --> 15:37.230 a salva creierul mașinii. 15:37.310 --> 15:43.640 Și, de fapt, există această curbă de bază pe care am vorbit-o despre acea siguranță care vă salvează modelul 15:43.640 --> 15:50.270 de fapt creierul mașinii dvs. și apoi puteți să știți când vă lăsați răceala sau opriți calculatorul și doriți să reveniți 15:50.270 --> 15:51.680 din nou la el. 15:51.920 --> 15:59.290 Puteți utiliza butonul de încărcare pentru a încărca modul în care se încarcă creierul și care va 15:59.360 --> 16:01.760 obține trenurile AI ale mașinii. 16:01.820 --> 16:06.030 În regulă, acum nu pot să aștept să încep să fac AI. 16:06.080 --> 16:07.450 Acest lucru va fi foarte distractiv. 16:07.490 --> 16:13.910 Vom face rețeaua noastră neuronală și vom pedepsi mașina de îndată ce nu face ce vrem. 16:14.120 --> 16:16.290 Deci, să facem asta din următorul tutorial. 16:16.400 --> 16:18.140 Și până atunci bucurați-vă de a.