Ciao e benvenuto in questo tutorial Python.
Va bene, ora faremo la funzione diretta che propagherà i segnali di uscita del nostro
cervello al corpo dell'IA in modo che giochi l'azione giusta per raggiungere il giubbotto.
Ma non c'è ancora alcuna reazione perché non c'è allenamento che non abbiamo ancora addestrato l'IA, ma
questo è esattamente ciò che faremo in parte per implementare in una profonda convoluzione curvilinea che,
tra l'altro, rinominerò l'addestramento dell'IA con un Killary convoluzionale profondo.
Ma in questo momento abbiamo bisogno di inoltrare il segnale dallo strato di uscita del cervello al corpo.
esattamente ciò che faremo con questa funzione avanzata che è l'ultima funzione del nostro corpo.
Ed è
Quindi facciamolo.
Iniziamo con Teff e in base a voi quali argomenti prenderà.
Bene, ci vorrà prima forza di sé e poi ce n'è un altro.
Ebbene sì, c'è.
E cosa sarà.
Bene, molto naturalmente, vogliamo trasmettere il segnale di uscita del cervello al corpo e quindi l'ingresso
sarà il segnale di uscita del cervello.
E così ora dobbiamo dare un nome a questi segnali esteriori.
E quindi aggiungerò qui la discussione.
Va bene così che corrisponde ai segnali di uscita del cervello dopo che le immagini di input sono state propagate attraverso
tutto il cervello per raggiungere l'uscita in seguito, che è X qui ritorna dalla funzione in avanti
del cervello.
E ora questo segnale di uscita del cervello verrà inoltrato al corpo con questa
nuova funzione avanzata che realizzeremo nella prossima lezione.
'di colore qui e ora, come hai capito, useremo il prossimo metodo sillabato per giocare l'azione.
Facciamo così, aggiungiamo un po
Ciò significa che il corpo della nostra IA dopo aver ricevuto i segnali di uscita del cervello svolgerà le
azioni con la tecnica successiva.
Quindi, in pratica, ora quello che dobbiamo fare è esattamente lo stesso di quello che abbiamo fatto per la macchina.
Stiamo per ottenere la nostra distribuzione delle probabilità.
Questo è il primo passo e quindi andremo a campionare un'azione in base a questa distribuzione di probabilità.
Quindi, in pratica, quello che potremmo fare ora è ottenere il nostro file auto auto-guida e copia incolla di ciò che
abbiamo implementato per la funzione effettivamente selezionata nell'auto a guida automatica.
Ma facciamolo di nuovo.
Sarà una buona pratica e in realtà puoi provare a digitarla prima di me.
OK, per prima cosa quello che faremo è ottenere le nostre probabilità.
Quindi ricordo che questa è una distribuzione di probabilità per ciascuno dei valori q che dipendono dall'immagine di
input e da ciascuna azione.
Quindi abbiamo un valore chiave per ciascuna delle sei o sette azioni possibili e quindi otteniamo una distribuzione
di sette probabilità e poi 7 perché penso che ci siano sette azioni invece di sei.
quindi otteniamo una distribuzione di sette probabilità una per ogni valore q associato a ciascuna azione.
Perché oltre a spostarci a destra o a sinistra possiamo anche correre che fa sette azioni possibili e
Quindi Propst è uguale.
E ora ricorda cosa dovevamo fare.
In pratica, dobbiamo utilizzare la funzione max soughed dal modulo funzionale.
Questo è molto semplice, prima prendiamo il nostro modulo funzionale e poi prendiamo la nostra prossima
funzione.
Ecco qui.
della funzione successiva che ricordo sono gli elementi per i quali si desidera creare una distribuzione di probabilità.
Premiamo invio e ora inseriamo gli argomenti
E quindi questo è ovviamente il valore di q che è l'output della rete neurale.
Questo è l'output della rete neurale per cui si desidera creare una distribuzione di probabilità.
Ora ricordaci di voler creare questa distribuzione di probabilità per poter esplorare le diverse azioni
invece di scegliere direttamente quella che ha il valore massimo di Q.
Se prendiamo direttamente quello che ha il valore massimo di Q, non esploriamo molto le altre azioni
e potremmo perdere qualcosa.
ancora qualche esplorazione e quindi forse trovare alcune soluzioni nascoste nei modelli che potrebbero essere molto migliori.
Ma con questo prossimo metodo sillabato possiamo fare
Quindi di nuovo raccomando fortemente Nax e poi da ora quello che dobbiamo fare è inserire qui i valori
che sono il nostro risultato.
Le uscite del nostro cervello producono così risultati che andiamo.
Ma poi abbiamo questo parametro di temperatura che possiamo usare che possiamo configurare per personalizzare l'esplorazione.
Ricorda che maggiore è la temperatura impostata, minore sarà l'esplorazione delle altre azioni perché l'azione
migliore verrà selezionata con una probabilità più alta rispetto alle altre azioni
che saranno selezionate con probabilità inferiori.
Questo è esattamente come in una macchina e quindi dobbiamo moltiplicare l'output qui per il nostro
parametro di temperatura t che ora siamo perfetti ora riceviamo un piccolo avvertimento perché non abbiamo ancora usato i prep, ma
stiamo per usarlo ora.
E così questo ci porta alla prossima cosa che dobbiamo fare.
Come useremo queste probabilità.
Bene, proveremo l'azione finale da giocare da questa distribuzione di probabilità e quindi quello che dobbiamo
fare ora è usare la funzione multinomiale per campionare l'azione in base a questa distribuzione
di probabilità.
Quindi ora siamo pronti per ottenere le nostre azioni.
Quindi sto creando un nuovo Voivode qui perché diventerà un'azione che verrà eseguita dal corpo
della nostra IA.
E così ora prendiamo i nostri probs di distribuzione delle probabilità a cui aggiungiamo i punti e quindi il metodo
multi-normale.
Va bene e ora otteniamo le nostre azioni finali per suonare lì assemblate dalla nostra distribuzione di oggetti di scena.
Ok perfetto
Quindi ora eravamo pronti a restituire ciò che vogliamo.
Questa è l'azione da giocare.
E queste sono ovviamente azioni e ora l'avviso dovrebbe scomparire.
Usiamo tutto ciò che vogliamo.
Eccoci.
Perfezionare.
Quindi ora la funzione forward è pronta.
E congratulazioni.
Anche il corpo è pronto.
Quindi ora abbiamo il nostro cervello.
Abbiamo il nostro corpo e quindi siamo pronti a riunirli per rendere la futura AI la nostra futura IA. Io
sarò composto nient'altro che un cervello e un corpo.
E così è ciò che hanno intelligenza e un corpo per svolgere le azioni che saranno le
azioni giuste per giocare grazie alla sua intelligenza.
Ma ricorda prima di allenare la sua intelligenza e questo è ciò che faremo in
parte per allenare l'occhio con il cool learning convoluzionale.
Tutto ok.
Quindi facciamo l'intelligenza artificiale nelle prossime fatiche.
Penso che sarà di nuovo una classe di due funzioni.
E quindi questo richiede due o tre tutorial.
Quindi non posso aspettare.
Questo sarà eccitante.
E fino ad allora I.