Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Baiklah sekarang kita akan membuat fungsi maju yang akan menyebarkan sinyal output otak kita
ke tubuh AI sehingga akan memainkan tindakan yang tepat untuk mencapai rompi.
Tetapi belum ada reaksi karena belum ada pelatihan bahwa kami belum melatih AI, tetapi inilah tepatnya yang
akan kami lakukan sebagian untuk diterapkan dalam curin convolutional yang mendalam yang dengan cara saya akan
mengubah nama melatih AI dengan Kill convolutional yang mendalam.
Tetapi sekarang kita perlu meneruskan sinyal dari lapisan keluaran otak ke tubuh.
Dan itulah tepatnya yang akan kita lakukan dengan fungsi maju ini yang merupakan fungsi terakhir tubuh
kita.
Jadi mari kita lakukan ini.
Kami mulai dengan Teff maju dan menurut Anda apa argumen yang akan diambil
Yah itu akan mengambil kekuatan diri pertama dan kemudian apakah ada yang lain.
Ya ada.
Dan apa yang akan terjadi.
Yah sangat alami kami ingin meneruskan sinyal output dari otak ke tubuh dan oleh karena itu input
akan menjadi sinyal output dari otak.
Jadi sekarang kita perlu memberi nama pada sinyal-sinyal luar ini.
Jadi saya akan menambahkan di sini argumen put out.
Baiklah sehingga sesuai dengan sinyal output otak setelah gambar input disebarkan melalui semua otak untuk
mencapai output nanti yang X di sini kembali oleh fungsi maju
otak.
Dan sekarang sinyal output otak ini akan diteruskan ke tubuh dengan fungsi maju
baru yang kita buat di kelas berikutnya.
Jadi mari kita lakukan ini, mari kita tambahkan beberapa warna di sini dan sekarang setelah Anda memahaminya kita akan menggunakan metode
berikutnya yang soughed untuk memainkan aksinya.
Itu berarti bahwa tubuh AI kita setelah menerima sinyal output dari otak akan memainkan tindakan
dengan teknik selanjutnya.
Jadi pada dasarnya sekarang apa yang harus kita lakukan adalah persis sama dengan apa yang kita lakukan untuk mobil.
Kami akan mendapatkan distribusi probabilitas kami.
Itu langkah pertama dan kemudian kita akan mengambil sampel tindakan sesuai dengan distribusi probabilitas ini.
Jadi pada dasarnya apa yang bisa kita lakukan sekarang adalah mendapatkan file mobil self-driving kami dan salin tempel apa
yang kami terapkan untuk fungsi pilih sebenarnya di mobil self-driving.
Tapi mari kita lakukan lagi.
Ini akan menjadi latihan yang bagus dan sebenarnya Anda bisa mencoba mengetiknya sebelum saya.
OK jadi pertama-tama apa yang akan kita lakukan adalah mendapatkan probabilitas kita.
Jadi saya ingatkan ini adalah distribusi probabilitas untuk masing-masing nilai q yang bergantung pada gambar
input dan setiap tindakan.
Jadi kami memiliki satu nilai kunci untuk masing-masing dari enam atau tujuh tindakan yang mungkin dan oleh karena itu
kami mendapatkan distribusi tujuh probabilitas dan kemudian 7 karena saya pikir ada tujuh tindakan, bukan enam.
Karena selain bergerak untuk kiri kanan atau memotret, kami juga dapat menjalankan yang membuat tujuh tindakan yang
mungkin dan oleh karena itu kami mendapatkan distribusi tujuh probabilitas satu untuk setiap nilai q yang terkait dengan setiap tindakan.
Jadi Propst sama dengan.
Dan sekarang ingat apa yang harus kita lakukan.
Yah pada dasarnya kita harus menggunakan fungsi max soughed dari modul fungsional.
Itu sangat sederhana, kami mengambil modul fungsional kami terlebih dahulu kemudian melakukan itu dan kemudian kami mengambil fungsi
berikutnya.
Ini dia.
Kami menekan enter dan sekarang kami menempatkan argumen fungsi berikutnya yang saya ingatkan adalah elemen yang
ingin Anda buat distribusi probabilitas.
Dan itu tentu saja nilai q yang merupakan output dari jaringan saraf.
Itulah output dari jaringan saraf yang Anda inginkan untuk membuat distribusi probabilitas.
Sekarang ingatkan kami bahwa kami ingin membuat distribusi probabilitas ini untuk dapat mengeksplorasi berbagai
tindakan alih-alih memilih secara langsung tindakan yang memiliki nilai Q maksimum.
Jika kita langsung memilih yang memiliki nilai Q maksimum di mana kita tidak banyak mengeksplorasi tindakan lain dan
kita mungkin kehilangan sesuatu.
Tetapi dengan metode berikutnya yang telah kita lakukan ini, kita dapat melakukan lebih banyak eksplorasi dan karena itu mungkin menemukan beberapa
solusi tersembunyi dalam pola yang mungkin jauh lebih baik.
Jadi sekali lagi saya sangat merekomendasikan hal-hal Nax dan kemudian mulai sekarang apa yang harus kita lakukan adalah memasukkan nilai-nilai yang
merupakan keluaran kita di sini.
Keluaran otak kita jadi keluaran yang kita tuju.
Tetapi kemudian kita memiliki parameter suhu ini yang dapat kita gunakan yang dapat kita konfigurasi untuk menyesuaikan eksplorasi.
Ingatlah bahwa semakin tinggi kita mengatur suhu, semakin sedikit eksplorasi tindakan lain akan dilakukan karena tindakan
terbaik akan dipilih dengan probabilitas lebih tinggi dibandingkan dengan tindakan lain yang
akan dipilih dengan probabilitas lebih rendah.
Itu persis seperti dengan di dalam mobil dan oleh karena itu kita harus melipatgandakan output di
sini dengan parameter suhu kita sehingga kita menjadi sempurna sekarang kita mendapatkan sedikit peringatan karena kita belum menggunakan preps tetapi kita
akan menggunakannya sekarang.
Dan itu membawa kita ke hal berikutnya yang harus kita lakukan.
Bagaimana kita akan menggunakan probabilitas ini.
Kita akan mengambil sampel aksi terakhir untuk dimainkan dari distribusi probabilitas ini dan oleh karena itu
yang harus kita lakukan sekarang adalah menggunakan fungsi multinomial untuk mengambil sampel aksi berdasarkan distribusi
probabilitas ini.
Jadi sekarang kita siap untuk mengambil tindakan kita.
Jadi saya membuat Voivode baru di sini karena itu akan menjadi tindakan yang akan dimainkan oleh tubuh
AI kami.
Dan sekarang kita mengambil distribusi probabilitas probabilitas yang kita tambahkan titik dan metode multi normal.
Baiklah dan sekarang kita mendapatkan aksi terakhir kita untuk bermain di sana yang dikumpulkan dari distribusi alat peraga kita.
Oke, sempurna.
Jadi sekarang kami siap untuk mengembalikan apa yang kami inginkan.
Itu adalah aksi untuk dimainkan.
Dan ini tentu saja tindakan dan sekarang peringatan itu harus hilang.
Kami menggunakan semua yang kami inginkan.
Itu dia.
Sempurna.
Jadi sekarang fungsi maju sudah siap.
Dan selamat.
Tubuh juga siap.
Jadi sekarang kita punya otak kita.
Kami memiliki tubuh kami dan oleh karena itu kami siap untuk mengumpulkan mereka untuk membuat masa depan AI kami masa depan
saya akan terdiri dari tidak lain dari otak dan tubuh.
Dan itulah yang memiliki kecerdasan dan tubuh untuk memainkan tindakan yang akan menjadi tindakan
yang tepat untuk bermain berkat kecerdasannya.
Tapi ingat sebelum kita harus melatih kecerdasannya dan itulah yang akan kita lakukan sebagian
untuk melatih mata dengan pembelajaran keren yang konvolusional.
Baiklah.
Jadi mari kita buat AI di jerat berikutnya.
Ini lagi akan menjadi kelas dua fungsi yang saya pikir.
Dan yang ini membutuhkan dua atau tiga tutorial.
Jadi saya tidak sabar.
Ini akan menyenangkan.
Dan sampai saat itu aku.