こんにちは､ このPythonチュートリアルへようこそ｡
さて､ 先ほどは脳を作りましたが､ 次は体を作りましょう｡
このように､ ボディは､ 実際の人体で起こるようなアクションを定義する部分なのです｡
脳が体に信号を送って､ 体がアクションを演じるわけですからね｡
まあ､ ここでもそれは同じなんですけどね｡
私たちは､ 脳から信号が出ています｡
ここではフォワード関数で出力信号を得ています｡
まず何が起こるかというと､ 映像が手に入るということですね｡
画像は､ 3つの畳み込み層で構成されるニューラルネットワークの目に入る｡
そして､ 完全に接続された層では､ 脳からキュー値を含む出力信号が得られますが､
この出力信号が身体に転送され､ 身体がアクションを再生することになるはずです｡
ということで､ まさに今､ その部分を担当することになりました｡
ボディがアクションを再生する方法を実装するのですが､ その方法はソフトマックスメソッドで行います｡
まさに自動運転車と同じですね｡
私は､ AIの体を使ったアクションで遊ぶには､ ソフトマックス方式が非常におすすめだと主張しているので､ そちらを採用することになりました｡
しかし､ 自動運転車とは対照的に､ クラスを作ることになります｡
そしてこのクラスは､ もちろんAIのボディに対応することになります｡
そこで､ まず､ ソフトマックスボディと呼ぶクラスを導入してみましょう｡
ソフトマックスはGNモジュールのpytorchのクラスなので､ この呼び方は危険としか言いようがありませんね｡
ですから､ 私はソフトマックスボディと呼んでいます｡
CNN Convolutional Neural Networkが頭脳で､ soft max bodyがAIの本体であることは明らかなので､
soft max bodyとMN DOTモジュールから継承しましょう｡
使うことはないと思いますが､ とにかく､ 継承することは可能です｡
ソフトマックスボディクラスを改善するために､ DNモジュールのツールを使いたい場合は､
DNモジュールでできるようになりますが､ 現時点では､ DNモジュールを使うことはないと思います｡
じゃあ､ コリンと体の中に入ってみようか｡
わかりました｡
ではまず､ いつものようにinit関数で､ AIのボディとなる未来のボディ・オブジェクトの変数を定義していきます｡
そして､ 実は人体の場合､ それを規定するパラメータは温度なんです｡
そして実はそれが唯一の温度となりそうです｡
ですから､ 単純な体ですが､ それでもこの温度パラメータを使うことで､ 多くのことができるようになります｡
しかし､ 温度の前に忘れてはならないのが､ 物体､ 身体に対する自己です｡ 今度は温度tを入力しますが､
これは自動運転車に使うパラメータと同じものです｡
そして､ Colinと変数を定義してみましょう｡
だから､ Nから受け継ぐので｡ A. モジュールでは､ 再びスーパー機能を使用します｡
そして､ 効率的に､ これをコピーして､ ここに貼り付けましょう｡
もちろん､ ここでCNNをソフトに置き換えることも忘れてはならない｡
マックス､ バディ､ どうぞ｡
さて､ この段階でスーパー機能を使うのは､ 反射的になってしまうかもしれませんね｡
それから､ もちろん､ 温度変数を self dot t で設定します｡ これは､ soft max
クラスに目的語を作成するときに入力される引数と同じになります｡
ソフトマックスボディクラスのオブジェクトを作るときはいつも､ init関数にある引数を入力しなければならないので､
それがtで､ そのtが入力する引数であるこのtと等しくなるあなたのオブジェクトの自己に接続されているあなたのオブジェクトの変数であることを思い出してください｡
わかりました｡
そして､ これでinit関数は終了です｡
実はそれだけでいいんです｡
では､ 次のセルフマックスボディクラスの機能に移りますね｡
そして､ これが最後のファンクションになります｡
init関数と､ 次のチュートリアルで実装するforward関数とy
forwardの2つの関数だけです｡
というのも､ 今は脳からの出力信号､ つまり出力層の出力ニューロンに含まれるキュー値を､
アクションを起こす身体に転送しなければならないからです｡
つまり､ 脳からの出力信号を､ アクションを演じる身体に転送しているのです｡
前進､ 左回り､ 右回り､ 左折､ 右折､ 撮影｡
よし､ では次のチュートリアルでやってみよう｡
そしてそれまで､ お楽しみに｡
I.