Hallo und willkommen zu diesem Python-Tutorial.
Nun gut, jetzt machen wir die Vorwärtsfunktion, die die Ausgangssignale unseres Gehirns an den Körper der
KI weiterleitet, so dass er die richtige Aktion spielt, um die Weste zu erreichen.
Aber es gibt noch keine Reaktion, weil es noch keine Schulung gibt, die wir noch
nicht trainiert haben. Aber genau das werden wir tun, um tiefes Faltungscurin zu
implementieren, das ich übrigens in Kaltary umbenennen will.
Aber jetzt müssen wir das Signal von der Ausgabeschicht des Gehirns an den Körper weiterleiten.
Und genau das tun wir mit dieser Vorwärtsfunktion, der letzten Funktion unseres
Körpers.
Also lass uns das tun.
Wir fangen mit Teff an und nach Ihrer Meinung, welche Argumente wird es bringen.
Nun, es wird erst Kraft und dann ist da noch eine Kraft.
Nun ja, das gibt es.
Und was wird es sein?
Nun, natürlich möchten wir das Ausgangssignal des Gehirns an den Körper weiterleiten und daher ist
das Eingangssignal das Ausgangssignal des Gehirns.
Und so müssen wir nun diesen äußeren Signalen einen Namen geben.
Ich füge hier also das Argument hinzu.
Also gut, das entspricht den Ausgangssignalen des Gehirns, nachdem sich die Eingangsbilder durch das gesamte Gehirn hindurch ausgebreitet haben,
um später den Ausgang zu erreichen, wobei X durch die Vorwärtsfunktion des Gehirns zurückgegeben
wird.
Nun wird dieses Ausgangssignal des Gehirns mit dieser neuen Vorwärtsfunktion, die wir in der
nächsten Klasse machen, an den Körper weitergeleitet.
Also, machen wir das. Lassen Sie uns hier und jetzt etwas Farbe hinzufügen. Wenn Sie es verstanden haben, werden wir die nächste
Methode verwenden, um die Aktion abzuspielen.
Das bedeutet, dass der Körper unserer KI nach dem Empfang der Ausgangssignale des Gehirns die Aktionen mit
der nächsten Technik spielt.
Grundsätzlich müssen wir also jetzt genau das tun, was wir für das Auto gemacht haben.
Wir werden unsere Verteilung der Wahrscheinlichkeiten erhalten.
Das ist der erste Schritt und dann werden wir eine Aktion anhand dieser Wahrscheinlichkeitsverteilung testen.
Im Grunde können wir also unsere selbstfahrende Fahrzeugdatei und das Einfügen von Paste
für das Select-Funktion-Funktionieren des selbstfahrenden Fahrzeugs abrufen.
Aber lass es uns nochmal tun.
Es wird eine gute Praxis sein und Sie können versuchen, es vor mir zu tippen.
OK, zuerst müssen wir unsere Wahrscheinlichkeiten erhalten.
Ich erinnere daran, dass dies eine Verteilung der Wahrscheinlichkeiten für jeden der q-Werte ist, die vom Eingabebild
und von jeder Aktion abhängen.
Wir haben also einen Schlüsselwert für jede der sechs oder sieben möglichen Aktionen, und daher erhalten wir eine Verteilung von
sieben Wahrscheinlichkeiten und dann von 7, weil ich denke, dass es sieben statt sechs Aktionen gibt.
Neben dem Bewegen für Links-Rechts oder Schießen können wir auch ausführen, dass sieben mögliche Aktionen
möglich sind. Daher erhalten wir eine Verteilung von sieben Wahrscheinlichkeiten, eine für jeden mit jeder Aktion verbundenen q-Wert.
Also ist Propst gleich.
Und jetzt erinnere dich daran, was wir tun mussten.
Grundsätzlich müssen wir die gesaugte Max-Funktion des Funktionsmoduls verwenden.
Das ist sehr einfach, wir nehmen zuerst unser Funktionsmodul, dann das und dann unsere nächste
Funktion.
Hier ist es.
Wir drücken die Eingabetaste und jetzt setzen wir die Argumente der nächsten Funktion, an die ich erinnere, die Elemente, für die
Sie eine Verteilung von Wahrscheinlichkeiten erstellen möchten.
Und das sind natürlich die q-Werte, die die Ausgänge des neuronalen Netzwerks sind.
Das ist die Ausgabe des neuronalen Netzwerks, für das Sie eine Verteilung der Wahrscheinlichkeiten erstellen möchten.
Erinnern wir uns nun daran, dass wir diese Verteilung der Wahrscheinlichkeiten erstellen möchten, um die verschiedenen
Aktionen erkunden zu können, anstatt direkt diejenige auszuwählen, die den maximalen Q-Wert hat.
Wenn wir direkt diejenige auswählen, die den maximalen Q-Wert hat, werden die anderen Aktionen nicht viel untersucht und
wir könnten etwas übersehen.
Aber mit dieser ausgereiften nächsten Methode können wir etwas mehr erforschen und finden daher möglicherweise versteckte Lösungen in
den Mustern, die möglicherweise viel besser sind.
Also empfehle ich wieder Sachen Nax und dann müssen wir ab jetzt die Werte eingeben, die
hier ausgegeben werden.
Die Ausgaben unseres Gehirns geben so aus, dass wir gehen.
Aber dann haben wir diesen Temperaturparameter, den wir verwenden können, um die Erkundung anzupassen.
Bedenken Sie, dass je höher die Temperatur eingestellt wird, desto weniger wird die Erforschung der anderen Aktionen durchgeführt, da
die beste Aktion mit einer höheren Wahrscheinlichkeit ausgewählt wird, im Gegensatz zu den anderen
Aktionen, die mit niedrigeren Wahrscheinlichkeiten ausgewählt werden.
Das ist genau wie bei einem Auto und deshalb müssen wir die Ausgabe hier mit
unserem Temperaturparameter multiplizieren, damit wir jetzt perfekt werden. Jetzt erhalten wir eine kleine Warnung, weil wir noch keine Preps verwendet haben,
aber jetzt verwenden.
Und das bringt uns zum nächsten, was wir tun müssen.
Wie werden wir diese Wahrscheinlichkeiten nutzen?
Nun, wir werden die abschließende Aktion aus dieser Verteilung der Wahrscheinlichkeiten abtasten. Daher
müssen wir die Aktion nun anhand der Multinomialfunktion anhand dieser Verteilung der
Wahrscheinlichkeiten abfragen.
Jetzt sind wir bereit, unser Handeln zu erreichen.
Also erstelle ich hier einen neuen Voivode, da dies zu Aktionen werden wird, die der Körper unserer
KI spielen wird.
Und so nehmen wir nun unsere Verteilung von Wahrscheinlichkeits-Probs, denen wir Punkte hinzufügen, und dann die
Multi-Normal-Methode.
Alles klar und jetzt bekommen wir unsere letzten Aktionen, die wir dort zusammengestellt haben.
Okay, perfekt.
Nun waren wir bereit, das zurückzugeben, was wir wollen.
Das ist die Aktion, die gespielt werden muss.
Und das sind natürlich Handlungen und jetzt sollte die Warnung verschwinden.
Wir nutzen alles was wir wollen.
Da gehen wir.
Perfekt.
Nun ist die Vorwärtsfunktion bereit.
Und herzlichen Glückwunsch.
Der Körper ist auch bereit.
Jetzt haben wir unser Gehirn.
Wir haben unseren Körper und deshalb sind wir bereit, sie zusammenzubauen, um die zukünftige KI zu unserer zukünftigen KI zu machen. Ich werde
aus nichts anderem als einem Gehirn und einem Körper bestehen.
Und so ist es das, was über Intelligenz und einen Körper verfügt, um die Aktionen auszuführen, die
dank ihrer Intelligenz die richtigen Aktionen sind.
Aber denken Sie daran, bevor wir seine Intelligenz trainieren müssen, und das tun wir zum Teil auch, um
das Auge mit dem konvolutionellen coolen Lernen zu trainieren.
Gut.
Also machen wir die KI in den nächsten Mühen.
Ich denke, es wird wieder eine Klasse von zwei Funktionen sein.
Und so erfordert dieses zwei oder drei Tutorials.
Ich kann es kaum erwarten.
Das wird spannend.
Und bis dahin ich