WEBVTT 00:00.510 --> 00:03.060 Bonjour et bienvenue dans ce tutoriel sur Python. 00:03.060 --> 00:04.690 D'accord, nous avons juste créé le cerveau. 00:04.710 --> 00:06.290 Et maintenant faisons le corps. 00:06.480 --> 00:11.640 Donc, comme vous l'avez compris, le corps est la partie où nous définissons comment les actions vont être jouées comme ce qui 00:11.640 --> 00:13.550 se passe pour le vrai corps humain. 00:13.620 --> 00:18.860 Vous savez que le cerveau envoie des signaux au corps et que votre corps joue ensuite l'action. 00:19.030 --> 00:23.060 Eh bien c'est la même chose nous avons nos signaux venant du cerveau. 00:23.130 --> 00:26.080 Nous obtenons le signal de sortie avec la fonction Ford ici. 00:26.190 --> 00:31.320 Vous savez d’abord que nous obtenons les images qui vont dans les yeux du réseau 00:31.470 --> 00:37.050 de neurones composé des trois couches convolutives, puis avec les couches entièrement connectées, nous obtenons le 00:37.050 --> 00:40.040 signal de sortie du cerveau contenant les valeurs. 00:40.170 --> 00:45.690 Mais alors ce signal de sortie devrait être transmis au corps et le corps jouera l'action. 00:45.690 --> 00:48.830 Et c'est donc exactement la partie que nous allons prendre maintenant. 00:48.880 --> 00:55.690 Nous allons mettre en œuvre la manière dont le corps joue l'action et la manière dont il le fera avec une certaine 00:55.690 --> 00:58.350 méthode X exactement comme pour la voiture Southron. 00:58.500 --> 01:05.940 J'insiste sur le fait que la méthode max est fortement recommandée pour jouer en action avec le corps de l'IA et que c'est donc 01:05.940 --> 01:07.750 celle-ci que nous allons rechercher. 01:08.310 --> 01:13.620 Mais contrairement au genre de revenus que nous allons générer en classe et 01:13.860 --> 01:21.140 cette classe correspondra bien sûr au corps de l’œil. Commençons donc par introduire une classe que nous appellerons douce 01:21.330 --> 01:30.240 ensuite mais comme ceci. Je ne veux pas l'appeler soft Max uniquement parce que Soughed Max est une classe de torche Pi issue 01:30.480 --> 01:31.730 du module final. 01:31.860 --> 01:33.270 Il est donc dangereux de l'appeler ainsi. 01:33.270 --> 01:35.660 Par conséquent, je l'appelle Maxwellian. 01:35.820 --> 01:43.560 Il est maintenant très clair que notre réseau de neurones à convolution CNN est le cerveau et que l’activité de Sephton est le 01:43.560 --> 01:44.960 corps de l’oreille. 01:45.360 --> 01:52.010 So Soft next body et héritons de la dans ce module. 01:52.050 --> 01:53.580 Je ne pense pas que nous allons l'utiliser. 01:53.640 --> 01:56.150 Mais de toute façon on peut toujours en hériter. 01:56.280 --> 02:01.260 Vous savez que dans le cas où vous voudriez améliorer cette classe au maximum et que vous souhaitiez utiliser certains 02:01.480 --> 02:04.780 outils du module, vous pourrez le faire avec le module de moteur. 02:04.780 --> 02:08.590 Mais à ce stade, je ne pense pas que nous utiliserons l’un des modules du module. 02:08.700 --> 02:13.130 Alors à l'intérieur et allons à l'intérieur du corps. 02:13.560 --> 02:19.910 D'abord, comme d'habitude, nous allons commencer par notre fonction innée pour définir les variables 02:19.920 --> 02:21.030 et l'avenir. 02:21.060 --> 02:21.980 Mais. 02:22.160 --> 02:29.040 Ce sont les corps de l'IA AI et demander réellement à un corps humain un paramètre qui peut le définir est 02:29.130 --> 02:29.950 la température. 02:30.150 --> 02:32.530 Et en fait, ce sera la seule température. 02:32.640 --> 02:37.060 Il s’agit donc d’un corps simple, mais l’utilisation de ce paramètre de température fera beaucoup pour nous. 02:37.420 --> 02:44.510 OK mais avant la température, n'oublions pas le soi, mais les objets pour les carrosseries et nous pouvons maintenant 02:44.560 --> 02:50.220 entrer la température pour voir quel paramètre est identique à celui utilisé pour cette voiture. 02:50.960 --> 02:51.300 D'ACCORD. 02:51.320 --> 02:55.790 Et puis Cullen et définissons nos variables. 02:55.950 --> 03:02.130 Donc, puisque nous héritons de l'ADN et non de Mudgal, nous allons utiliser à nouveau le superfonctionnement. 03:02.190 --> 03:09.570 Alors soyons efficaces, gardons Oui et regardons les choses en face. 03:09.660 --> 03:17.300 Et bien sûr, n'oublions pas de remplacer CNN ici par le prochain ami. 03:17.430 --> 03:17.880 Voilà. 03:17.880 --> 03:22.420 Maintenant, je suppose que cela pourrait devenir un réflexe pour vous d'utiliser la super-fonction à ce stade. 03:22.530 --> 03:30.660 Et ensuite, qu'est-ce que nous devons faire, c'est bien sûr que nous définissions une température variable avec self qui sera 03:30.660 --> 03:37.190 égale à l'argument qui sera entré lors de la création d'un objet à la classe suivante. 03:37.200 --> 03:42.810 Je rappelle que chaque fois que vous créez un objet de la classe soft suivante, vous devez mettre 03:42.810 --> 03:49.080 les arguments qui se trouvent dans la fonction init. Il existe donc t, puis la variable de votre objet attachée 03:49.080 --> 03:54.620 aux objets vous-même, l’équipe sera appelée à ce T qui est l'argument que vous allez entrer. 03:54.700 --> 03:55.090 D'accord. 03:55.110 --> 03:58.560 Et maintenant, cela dit pour la fonction qui est en réalité tout ce dont nous avons besoin. 03:58.720 --> 04:04.110 Donc, je suppose que nous sommes prêts à passer à la fonction suivante de la classe maximale. 04:04.240 --> 04:09.040 Et cela va être la dernière fonction, il n'y a que deux fonctions dans une fonction. 04:09.070 --> 04:14.540 Et le prochain qui implémentera dans la prochaine toile qui sera la fonction avant et Whiteford. 04:14.620 --> 04:18.920 En effet, nous devons maintenant transmettre le signal de sortie du cerveau. 04:19.000 --> 04:24.700 C’est-à-dire que vous savez que Cuno utilise le contenu des neurones de sortie de la couche de sortie vers le corps 04:24.700 --> 04:25.770 qui jouera l’action. 04:25.810 --> 04:31.920 Nous transmettons donc le signal de sortie du cerveau au corps qui jouera 04:32.020 --> 04:36.000 l'action. Avancez. Allez à gauche. Allez à droite. 04:36.070 --> 04:40.220 Très bien alors faisons cela dans la prochaine à toile et puis certains Puis je