Hola y bienvenidos a este tutorial de Python.
De acuerdo, ahora vamos a hacer la función de avance que propagará las señales de salida de
nuestro cerebro al cuerpo de la IA para que ejecute la acción correcta para alcanzar el chaleco.
Pero aún no hay reacción porque no hay entrenamiento de que aún no hayamos entrenado a la IA, pero
esto es exactamente lo que haremos en parte para implementar en una curva convolucional profunda, que por cierto
cambiaré el nombre de entrenamiento de la IA por Killary convolucional profundo.
Pero ahora necesitamos enviar la señal de la capa de salida del cerebro al cuerpo.
es exactamente lo que haremos con esta función directa, que es la última función de nuestro cuerpo.
Y eso
Entonces, hagamos esto.
Comenzamos con Teff adelante y de acuerdo a usted qué argumentos va a tomar.
Bueno, va a tomar la fuerza primero y luego hay otra.
Bueno, sí, hay.
Y que va a ser
Bueno, naturalmente, queremos enviar la señal de salida del cerebro al cuerpo y, por lo tanto, la
entrada será la señal de salida del cerebro.
Y ahora necesitamos dar un nombre a estas señales externas.
Y entonces voy a agregar aquí el argumento de salida.
De acuerdo, entonces eso corresponde a las señales de salida del cerebro después de que las imágenes de entrada se propagan a través de
todo el cerebro para alcanzar la salida más tarde, que es X aquí regresa por la función de avance
del cerebro.
Y ahora esta señal de salida del cerebro se enviará al cuerpo con esta nueva
función de avance que hacemos en la próxima clase.
poco de color aquí y ahora, mientras lo entendieron, vamos a usar el siguiente método soughed para ejecutar la acción.
Así que hagamos esto, agreguemos un
Eso significa que el cuerpo de nuestra IA después de recibir las señales de salida del cerebro ejecutará las
acciones con la siguiente técnica.
Entonces, básicamente, ahora lo que tenemos que hacer es exactamente lo mismo que hicimos con el automóvil.
Vamos a obtener nuestra distribución de probabilidades.
Ese es el primer paso y luego vamos a probar una acción de acuerdo con esta distribución de probabilidades.
Básicamente, lo que podríamos hacer ahora es obtener nuestro archivo de auto sin conductor y copiar y pegar lo que implementamos
para la función de seleccionar realmente en el auto sin conductor.
Pero hagámoslo de nuevo.
Será una buena práctica y en realidad puedes intentar escribirla antes que yo.
OK, entonces primero lo que vamos a hacer es obtener nuestras probabilidades.
Entonces recuerdo que esta es una distribución de probabilidades para cada uno de los valores q que dependen de la imagen
de entrada y de cada acción.
Entonces tenemos un valor clave para cada una de las seis o siete acciones posibles y, por lo tanto, obtenemos
una distribución de siete probabilidades y luego 7 porque creo que hay siete acciones en lugar de seis.
lo tanto, obtenemos una distribución de siete probabilidades, una para cada valor de q asociado a cada acción.
Porque además de movernos hacia la izquierda o hacia la derecha también podemos ejecutar siete acciones posibles y, por
Entonces Propst es igual.
Y ahora recuerda lo que tenemos que hacer.
Bueno, básicamente, tenemos que usar la función de máximo alucinado desde el módulo funcional.
Eso es muy simple. Primero tomamos nuestro módulo funcional y luego hacemos eso y luego tomamos nuestra próxima
función mejorada.
Aquí está.
de la siguiente función que recuerdo son los elementos para los que desea crear una distribución de probabilidades.
Presionamos enter y ahora ponemos los argumentos
Y así es, por supuesto, los q valores que son las salidas de la red neuronal.
Esa es la salida de la red neuronal para la cual desea crear una distribución de probabilidades.
Ahora recuérdenos que queremos crear esta distribución de probabilidades para poder explorar las diferentes acciones
en lugar de elegir directamente la que tiene el valor Q máximo.
Si seleccionamos directamente el que tiene el valor de Q máximo, no exploramos mucho las otras acciones
y podríamos perder algo.
más de exploración y, por lo tanto, tal vez encontrar algunas soluciones ocultas en los patrones que podrían ser mucho mejores.
Pero con este próximo método mejorado podemos hacer un poco
Así que de nuevo recomiendo cosas de Nax y luego, a partir de ahora, lo que tenemos que hacer es ingresar los valores
que son nuestros resultados aquí.
Las salidas de nuestro cerebro dan como resultado que vayamos.
Pero luego tenemos este parámetro de temperatura que podemos usar que podemos configurar para personalizar la exploración.
Recuerde que cuanto más alta sea la temperatura, menor será la exploración de las otras acciones, ya que
la mejor acción se seleccionará con una mayor probabilidad en comparación con las otras
acciones que se seleccionarán con menores probabilidades.
Eso es exactamente como con un automóvil y por lo tanto tenemos que multiplicar la producción aquí por
nuestro parámetro de temperatura t que conseguimos perfecto ahora recibimos una pequeña advertencia porque todavía no hemos usado las preparaciones, pero estamos a
punto de usarlas ahora.
Y eso nos lleva a lo siguiente que tenemos que hacer.
¿Cómo vamos a usar estas probabilidades?
Bien, vamos a probar la acción final a jugar desde esta distribución de probabilidades y, por lo tanto, lo
que tenemos que hacer ahora es usar la función multinomial para muestrear la acción de acuerdo con esta
distribución de probabilidades.
Entonces ahora estamos listos para obtener nuestras acciones.
Así que estoy creando un nuevo Voivode aquí porque eso se convertirá en acciones que serán jugadas por el
cuerpo de nuestra IA.
Y entonces ahora tomamos nuestra distribución de problemas de probabilidades a la que agregamos puntos y luego el método multi
normal.
Está bien y ahora tenemos nuestras acciones finales para jugar ensambladas desde nuestra distribución de utilería.
Bien perfecto.
Así que ahora estábamos listos para devolver lo que queremos.
Esa es la acción para jugar.
Y estas son acciones por supuesto y ahora la advertencia debería desaparecer.
Usamos todo lo que queremos.
Aquí vamos.
Perfecto.
Entonces ahora la función de reenvío está lista.
Y felicitaciones
El cuerpo también está listo.
Entonces ahora tenemos nuestro cerebro
Tenemos nuestro cuerpo y, por lo tanto, estamos listos para reunirlos para hacer que la futura IA sea nuestra futura IA No
estaré compuesta de nada más que un cerebro y un cuerpo.
Entonces, es lo que tiene inteligencia y un cuerpo para jugar las acciones que serán las
acciones correctas para jugar gracias a su inteligencia.
Pero recuerda antes de que tengamos que entrenar su inteligencia y eso es lo que haremos en
parte para entrenar el ojo con el aprendizaje convolucional.
Todo bien.
Entonces hagamos que la IA esté en los próximos trabajos.
De nuevo, creo que será una clase de dos funciones.
Y entonces este requiere dos o tres tutoriales.
Entonces no puedo esperar
Esto será emocionante.
Y hasta entonces yo