Olá e bem vindo a este tutorial do Python.
Tudo bem, então agora vamos fazer a função de avanço que irá propagar os sinais de saída do nosso
cérebro para o corpo da IA, de modo que ele jogará a ação correta para alcançar o colete.
Mas ainda não há nenhuma reação porque não há treinamento que ainda não treinamos a AI, mas
isso é exatamente o que faremos em parte para implementar em uma curvatura convolutiva profunda que,
pelo jeito, renomearei o treinamento da AI com Killary convolucional profundo.
Mas agora precisamos encaminhar o sinal da camada de saída do cérebro para o corpo.
exatamente isso que vamos fazer com essa função avançada, que é a última função do nosso corpo.
E é
Então vamos fazer isso.
Começamos com Teff para a frente e, de acordo com você, quais os argumentos que isso vai levar.
Bem, ele vai assumir a força primeiro e então há outro.
Bem sim, há.
E o que será.
Bem, muito naturalmente, queremos encaminhar o sinal de saída do cérebro para o corpo e, portanto, a
entrada será o sinal de saída do cérebro.
E agora precisamos dar um nome para esses sinais externos.
E então vou adicionar aqui o argumento apresentado.
Tudo bem, de modo que corresponde aos sinais de saída do cérebro depois que as imagens de entrada são propagadas através de
todo o cérebro para alcançar a saída mais tarde, que é X aqui retorna pela função direta
do cérebro.
E agora, este sinal de saída do cérebro será encaminhado para o corpo com esta
nova função de avanço que fazemos na próxima classe.
alguma cor aqui e agora, como você entendeu, vamos usar o próximo método para jogar a ação.
Então, vamos fazer isso, vamos adicionar
Isso significa que o corpo de nossa AI depois de receber os sinais de saída do cérebro desempenhará as
ações com a próxima técnica.
Então, basicamente, agora, o que temos a fazer é exatamente o mesmo que fizemos pelo carro.
Nós vamos obter a nossa distribuição de probabilidades.
Esse é o primeiro passo e, em seguida, vamos provar uma ação de acordo com essa distribuição de probabilidades.
Então, basicamente, o que podemos fazer agora é obter o nosso arquivo de automóvel auto-dirigido e copiar colar
o que implementamos para selecionar realmente funcionar no carro auto-dirigido.
Mas vamos fazer isso de novo.
Será uma boa prática e na verdade você pode tentar digitá-lo antes de mim.
Ok então, primeiro o que vamos fazer é obter nossas probabilidades.
Então lembro que isso é uma distribuição de probabilidades para cada um dos q valores que dependem da imagem
de entrada e de cada ação.
Então, temos um valor-chave para cada uma das seis ou sete ações possíveis e, portanto, obtemos uma distribuição de
sete probabilidades e, em seguida, 7 porque acho que existem sete ações em vez de seis.
e, portanto, obtemos uma distribuição de sete probabilidades um para cada q valor associado a cada ação.
Como, além de se mover para direita esquerda ou tiro, também podemos executar que faz sete ações possíveis
Então, Propst é igual.
E agora lembre-se do que devemos fazer.
Bem, basicamente, temos que usar a função maxima do módulo funcional.
Isso é muito simples, nós levamos o nosso módulo funcional primeiro, depois fazemos isso e depois tomamos nossa
próxima função.
Aqui está.
da próxima função que lembro são os elementos para os quais você deseja criar uma distribuição de probabilidades.
Pressionamos enter e agora colocamos os argumentos
E é claro que são os q valores que são os resultados da rede neural.
Esse é o resultado da rede neural para a qual deseja criar uma distribuição de probabilidades.
Agora, lembre-nos que queremos criar esta distribuição de probabilidades para poder explorar as diferentes ações
em vez de escolher diretamente o que possui o valor Q máximo.
Se escolhermos diretamente aquele que tenha o valor Q máximo, onde não exploramos muito as outras ações
e podemos perder alguma coisa.
mais alguma exploração e, portanto, encontrar algumas soluções escondidas nos padrões que podem ser muito melhores.
Mas com este próximo método, podemos fazer
Então, novamente eu recomendo coisas Nax e, a partir de agora, o que temos a fazer é inserir os valores
que são nossos resultados aqui.
As saídas do nosso cérebro, portanto, produzem o que nós vamos.
Mas, então, temos esse parâmetro de temperatura que podemos usar, que podemos configurar para personalizar a exploração.
Lembre-se que, quanto mais alto, estabelecemos a temperatura, menos exploração das outras ações será feita porque
a melhor ação será selecionada com maior probabilidade em oposição às outras ações
que serão selecionadas com menor probabilidade.
É exatamente assim com um carro e, portanto, temos que multiplicar a saída aqui pelo
nosso parâmetro de temperatura t que ficamos perfeitos agora, recebemos um pequeno aviso porque ainda não usamos preparações, mas estamos
prestes a usá-lo agora.
E assim nos leva à próxima coisa que temos que fazer.
Como vamos usar essas probabilidades?
Bem, vamos provar a ação final para jogar a partir desta distribuição de probabilidades e, portanto, o que
temos que fazer agora é usar a função multinomial para provar a ação de acordo com essa
distribuição de probabilidades.
Então, agora estamos prontos para obter nossas ações.
Então eu estou criando um novo Voivode aqui, porque isso se tornará uma ação que será jogada pelo corpo
de nossa AI.
E agora, nós tomamos nossa distribuição de probabilidades de probs para o qual adicionamos pontos e, em seguida, o método
multi-normal.
Tudo bem e agora conseguimos nossas ações finais para jogar lá, reunidas a partir de nossa distribuição de adereços.
Ok, perfeito.
Então, agora estávamos prontos para retornar o que queremos.
Essa é a ação a desempenhar.
E estas são, claro, ações e agora o aviso deve desaparecer.
Usamos tudo o que queremos.
Aqui vamos nós.
Perfeito.
Então, agora, a função de avanço está pronta.
E parabéns.
O corpo também está pronto.
Então, agora temos o nosso cérebro.
Nós temos o nosso corpo e, portanto, estamos prontos para montá-los para tornar o futuro AI nosso futuro AI Eu serei
composto de nada além de um cérebro e um corpo.
E é por isso que a inteligência e um corpo desempenham as ações que serão as
ações corretas para desempenhar graças à sua inteligência.
Mas lembre-se antes que tenhamos que treinar sua inteligência e é isso que faremos em parte para
treinar o olho com a aprendizagem convolutiva e legal.
Tudo bem.
Então, vamos fazer o AI nos próximos problemas.
Vai ser uma classe de duas funções, eu acho.
E isso requer dois ou três tutoriais.
Então eu não posso esperar.
Isso será emocionante.
E até então eu.