大家好, 欢迎学习本Python教程｡
好了, 我们刚做了大脑, 现在我们来做身体｡
正如你们所理解的, 身体是我们定义动作如何进行的部分, 就像真实的的人体所发生的那样｡
你知道, 你的大脑把信号发送给身体, 然后你的身体采取行动｡
好吧, 在这里, 那是一样的｡
我们有来自大脑的信号｡
我们在这里得到具有正向函数的输出信号｡
你知道, 首先发生的是我们得到图像｡
图像进入由三个卷积层组成的神经网络的眼睛｡
然后通过完全连接的层, 我们从大脑得到输出信号,
其中包含了线索值, 但是然后这个输出信号应该被转发到身体, 然后身体就会扮演这个动作｡
这正是我们现在要讨论的部分｡
我们将实现身体的动作方式, 它将通过一个软max方法来实现｡
就像自动驾驶汽车一样｡
我坚持认为, 软最大化方法是强烈建议在行动中发挥与身体的人工智能, 因此这是一个我们要去｡
但与自动驾驶汽车不同的是, 我们要开一门课｡
这个类当然会对应于AI的主体｡
因此, 让我们从引入一个类开始, 我们称之为柔体｡
我不想叫它Soft Max, 只是因为Soft Max是GN模块中的一个pytorch类,
所以这样叫它是危险的｡
所以我称之为柔体极限｡
现在很清楚, 我们的CNN卷积神经网络是大脑, 而soft max
body是人工智能的身体, 所以soft max body, 让我们从MN DOT模块继承｡
我不认为我们会使用它, 但无论如何, 我们仍然可以从中继承｡
如果您想改进soft max
body类并使用DN模块中的一些工具, 那么您可以使用DN模块来完成此操作, 但目前我认为我们不会使用任何DN模块｡
然后柯林我们进入尸体内部｡
好吧, 我会的
首先, 像往常一样, 我们将从init函数开始, 定义未来主体对象的变量,
也就是AI的主体｡
而实际上对于人体来说, 一个可以定义它的参数就是温度｡
实际上, 这是唯一的温度｡
所以这是一个简单的物体, 但仍然使用这个温度参数, 这对我们有很大帮助｡
但是在温度之前, 我们不要忘记物体的自我, 物体的自我,
现在我们可以输入温度t, 它和我们用于自动驾驶汽车的参数一样｡
然后是Colin, 我们来定义变量｡
所以既然我们继承了N｡ 答｡ 模块, 我们将再次使用超级函数｡
所以我们要有效率, 把这个复制下来, 然后贴在这里｡
当然, 我们不要忘了用软的代替CNN｡
麦克斯伙计给你｡
现在, 我想这可能会成为你在这个阶段使用超级功能的条件反射｡
然后我们要做的是, 当然, 用self点t来设置温度变量,
它将等于创建一个软max类的目标时输入的参数｡
我提醒你, 每当你创建一个soft max body类的对象时,
你必须输入init函数中的参数, 也就是t, 然后你的对象的变量, 附加到你的对象self上,
t将等于这个t, 这就是你要输入的参数｡
好吧, 我会的
这就是init函数｡
这就是我们所需要的｡
所以我想我们可以继续讨论self max body类的下一个函数了｡
这将是最后一个函数｡
只有两个函数, init函数和下一个函数, 我们将在下一个教程中实现, 即forward函数和y
forward｡
这是因为现在我们必须将大脑的输出信号, 也就是说,
输出层的输出神经元中包含的队列值, 转发给身体, 身体将执行动作｡
所以我们是在把大脑的输出信号转发给身体, 身体就会扮演这个动作｡
前进, 左转, 右转, 左转, 右转或开枪｡
好的, 让我们在下一个教程中做这个｡
在那之前, 好好享受吧｡
一､