Bună ziua și bun venit la acest tutorial Python.
Așa că acum vom face funcția de transmitere care va propaga semnalele de ieșire ale creierului nostru
către corpul AI, astfel încât acesta va juca acțiunea potrivită pentru a ajunge la vestă.
Dar nu există încă nicio reacție pentru că nu există nici o cursă pe care nu am pregătit-o încă AI,
dar acesta este exact ceea ce vom face în parte pentru a implementa în curbe profunde convoluționale care, prin
modul în care voi redenumi formarea AI cu Killary profund convolutionat.
Dar acum trebuie să transmitem semnalul din stratul de ieșire al creierului către corp.
Și exact asta vom face cu această funcție înainte, care este ultima funcție a corpului
nostru.
Deci, să facem asta.
Începem cu Teff înainte și în funcție de ce argumente va lua.
Ei bine, va lua prima forță de forță și apoi mai este una.
Ei bine, da.
Și ce va fi.
Ei bine, foarte natural vrem să transmitem semnalul de ieșire al creierului către organism și, prin urmare, intrarea
va fi semnalul de ieșire al creierului.
Și acum trebuie să dăm un nume acestor semnale exterioare.
Și așa voi adăuga aici argumentul pus.
În regulă, astfel încât să corespundă semnalelor de ieșire ale creierului după ce imaginile de intrare sunt propagate prin intermediul întregului creier
pentru a ajunge la ieșirea ulterioară, care este X aici, se întoarce prin funcția de transmitere a
creierului.
Și acum, acest semnal de ieșire al creierului va fi transmis organismului cu această nouă funcție
de transmitere pe care o facem în clasa următoare.
Deci, haideți să adăugăm o anumită culoare aici și acum cum ați înțeles-o, vom folosi următoarea
metodă pentru a juca acțiunea.
Asta inseamna ca corpul AI nostru dupa primirea semnalelor de iesire ale creierului va juca
actiunile cu urmatoarea tehnica.
Deci, acum, ceea ce trebuie să facem este exact același lucru cu ceea ce am făcut pentru mașină.
Vom distribui probabilitatea noastră.
Acesta este primul pas și apoi vom încerca o acțiune în funcție de această distribuție a probabilităților.
Deci, practic ceea ce am putea face acum este să ne auto-conduce fișierul de masina si copy paste ceea ce am
pus în aplicare pentru funcția selectați de fapt, în auto-conduce masina.
Dar să o facem din nou.
Va fi o practică bună și, de fapt, puteți încerca să o tastați înaintea mea.
OK, așa că mai întâi vom face probele.
Așadar, am reamintit că este o distribuție a probabilităților pentru fiecare dintre valorile q care depind de imaginea de
intrare și de fiecare acțiune.
Așadar, avem o valoare cheie pentru fiecare dintre cele șase sau șapte acțiuni posibile și, prin urmare, obținem o distribuție
de șapte probabilități și apoi 7 deoarece cred că există șapte acțiuni în loc de șase.
Deoarece, pe lângă mișcarea pentru stânga sau spre stânga, putem executa și șapte acțiuni posibile
și, prin urmare, obținem o distribuție de șapte probabilități câte una pentru fiecare valoare q asociată fiecărei acțiuni.
Deci, Propst este egal.
Și acum, amintiți-vă ce trebuia să facem.
Ei bine, practic trebuie să folosim funcția max de la modulul funcțional.
Este foarte simplu să luăm mai întâi modul nostru funcțional, apoi să facem asta și apoi să luăm următoarea noastră
funcție.
Aici este.
Apasă pe enter și acum punem argumentele următoarei funcții pe care îmi amintesc elementele pentru care dorești
să creezi o distribuție a probabilităților.
Și deci este, desigur, valorile q care sunt ieșirile rețelei neuronale.
Aceasta este rezultatul rețelei neuronale pentru care doriți să creați o distribuție a probabilităților.
Acum, reamintim că vrem să creăm această distribuție a probabilităților pentru a putea explora diferitele acțiuni
în loc să alegem în mod direct cel care are valoarea Q maximă.
Dacă alegem în mod direct cel care are valoarea maximă Q în care nu explorăm multe alte acțiuni și
am putea pierde ceva.
Dar, cu această metodă urmărită, putem face mai multă explorare și, prin urmare, poate găsi unele soluții ascunse în
modelele care ar putea fi mult mai bune.
Deci, din nou, recomand foarte mult lucrurile Nax și apoi de acum ceea ce trebuie să facem este să introducem valorile
care sunt rezultatele noastre aici.
Rezultatele creierului nostru, astfel încât ieșirile pe care le ducem.
Dar atunci avem acest parametru de temperatură pe care îl putem folosi pe care îl putem configura pentru a particulariza explorarea.
Amintiți-vă că cu cât setăm temperatura mai mare, cu atât mai puțin explorarea celorlalte acțiuni va face, deoarece cea mai
bună acțiune va fi selectată cu o probabilitate mai mare, spre deosebire de celelalte acțiuni care
vor fi selectate cu probabilități mai mici.
Este exact ca și în cazul unei mașini și, prin urmare, trebuie să înmulțim puterea de ieșire aici
prin parametrul nostru de temperatură, pentru că suntem perfecți acum, avem un avertisment puțin, pentru că nu am folosit încă prefixe, dar o
vom folosi acum.
Și așa ne aduce la următorul lucru pe care trebuie să-l facem.
Cum vom folosi aceste probabilități.
Ei bine, vom încerca acțiunea finală de jucat de la această distribuție a probabilităților și, prin urmare, ceea ce
trebuie să facem acum este să folosim funcția multinomială pentru a încerca acțiunea în funcție de această
distribuție a probabilităților.
Deci, acum suntem gata să luăm acțiunile noastre.
Deci, eu creez un nou voievod aici pentru că asta va deveni acțiuni care vor fi jucate de corpul
nostru de AI.
Și deci acum luăm distribuția probabilităților probs la care adăugăm puncte și apoi metoda multi-normală.
În regulă și acum avem acțiunile noastre finale de a juca acolo, asamblate din distribuția noastră de recuzită.
Bine perfect.
Deci, acum eram gata să ne întoarcem ceea ce vrem.
Aceasta este acțiunea de jucat.
Și acestea sunt, desigur, acțiuni și acum avertismentul ar trebui să dispară.
Folosim tot ce ne dorim.
Vom merge acolo.
Perfect.
Deci, funcția înainte este gata.
Și felicitări.
Corpul este, de asemenea, gata.
Deci acum avem creierul nostru.
Avem corpul nostru și, prin urmare, suntem gata să îi adunăm pentru a face viitorul AI viitorul nostru AI, voi fi
compus din nimic altceva decât un creier și un corp.
Și așa este ceea ce au inteligență și un organism pentru a juca acțiunile care vor fi
acțiunile potrivite de a juca datorită inteligenței sale.
Dar amintiți-vă înainte de a ne instrui inteligența și asta vom face în parte pentru
a ne pregăti ochiul cu învățarea răcoroasă convențională.
In regula.
Așa că hai să facem AI în următorul truc.
Va mai fi o clasă de două funcții.
Și asta necesită două sau trei tutoriale.
Așa că nu pot să aștept.
Acest lucru va fi interesant.
Și până atunci.