Merhaba ve bu Python öğreticisine hoş geldiniz.
Pekâlâ, şimdi beynimizin çıkış sinyallerini AI'nın gövdesine yayacak ileri
yeleği yapacağız, böylece yeleğe ulaşmak için doğru harekete geçecektir.
Fakat henüz reaksiyon yok çünkü AI'yı henüz eğitmediğimiz herhangi bir eğitim yok,
ancak derin konvolüsyonel bölgede uygulamak için yapacağımız şey de bu, eğitimi
AI'yi derin konvolüsyonel Killary ile yeniden adlandıracağım.
Ancak şu anda beynin çıkış katmanından sinyali vücudumuza iletmemiz gerekiyor.
vücudumuzun son işlevi olan ileri fonksiyonla tam olarak bunu yapacağız.
Ve
O halde bunu yapalım.
Teff ile başlarız ve size göre hangi argümanları alacaktır.
İlk başta kendini zorlayacak ve sonra başka bir tane var.
Evet, var.
Ve ne olacak bu.
Doğal olarak beynin çıkış sinyalini vücuda iletmek istiyoruz ve bu nedenle
girdi beynin çıkış sinyali olacaktır.
Şimdi de bu dışa dönük sinyallere bir isim vermeliyiz.
Ve ben de buradaki argümanı ekleyeceğim.
Pekâlâ, beyne giriş görüntüleri beynin çıkış sinyallerine karşılık gelir, böylece tüm beyin boyunca
yayılır ve daha sonra beyne ilerleyişiyle geri dönen X elde
edilir.
Ve şimdi beyindeki bu çıktı sinyali, bir sonraki sınıfta yaptığımız
bu yeni ilerleme fonksiyonuyla vücuda gönderilecek.
gibi biraz renk katalım, hareketi oynamak için bir sonraki metodu kullanacağız.
Şimdi bunu yapalım, anladığınız
Bu, beyne ait çıkış sinyallerini aldıktan sonra AI vücudumuzun sonraki tekniği ile hareket
etmesi anlamına geliyor.
Yani temelde şimdi yapmamız gereken şey, arabayla yaptığımız şeyle tam olarak aynı.
Olasılık dağılımımızı alacağız.
Bu ilk adımdır ve olasılık dağılımına göre bir eylem örnekleyeceğiz.
Yani temelde şimdi yapabileceğimiz şey kendi kendine sürüş otomobil dosyamız olsun ve kendiliğinden sürüş otomobilinde
seçilen gerçek fonksiyon için uyguladığımız şeyleri kopyalayıp yapıştırın.
Ama yine yapalım.
İyi uygulama olacak ve aslında benden önce yazmayı deneyebilirsiniz.
Tamam, önce yapacağımız şey olasılıklarımızı elde etmek.
Dolayısıyla, bunun, giriş imgesine ve her eyleme bağlı olan q değerlerinin her biri için olasılık
dağılımı olduğunu hatırlatmak isterim.
Dolayısıyla, altı veya yedi olası eylemin her biri için bir anahtar değerimiz var ve bu nedenle
yedi olasılığın dağılımını elde ediyoruz ve 7'den sonra, altılı yerine yedi eylem olduğunu düşünüyorum.
nedenle, her bir eylemle ilişkili her bir q değeri için yedi olasılık dağılımı elde ederiz.
Çünkü sağdan sola hareket etme ya da atış yapmanın yanı sıra, yedi muhtemel eylemi gerçekleştiririz ve bu
Yani Propst eşittir.
Ve şimdi ne yapmamız gerektiğini unutma.
Aslında temelde fonksiyonel modüldeki soughed max fonksiyonunu kullanmak zorundayız.
İşlevsel modülümüzü ilk önce alıp, bunu yaptıktan sonra bir sonraki işlevi almamız çok
basit.
İşte burada.
hatırlattığım bir sonraki işlecin argümanlarını olasılık dağılımı oluşturmak istediğiniz öğeler haline getirdik.
Enter'a bastık ve şimdi
Ve tabii ki bu da sinir ağının çıktıları olan q değerleridir.
Olasılık dağılımı oluşturmak istediğiniz sinir ağının çıktısı budur.
Şimdi, bize, maksimum Q değerine sahip olanı doğrudan seçmek yerine farklı
eylemleri keşfetmek için bu olasılık dağılımını yaratmak istediğimizi hatırlatalım.
Doğrudan maksimum Q değerine sahip olanı seçersek, diğer eylemleri çok fazla keşfetmezsek,
bir şeyi özleyebiliriz.
daha araştırma yapabiliriz ve bu nedenle belki de daha iyi olabilecek bazı gizli çözümler bulabiliriz.
Fakat bu suşi bir sonraki yöntemle biraz
Nax'ı tekrar tekrar tavsiye ederim ve bundan sonra yapmamız gereken şu ki burada çıktı
olan değerleri girmektir.
Beynimizin çıktısı o kadar çıktı ki gittiğimizi.
Fakat aramayı özelleştirmek için yapılandıracağımız kullanabileceğimiz sıcaklık parametresine sahibiz.
En azından daha düşük ihtimalle seçilecek olan diğer eylemlerin aksine, en iyi eylemin
daha yüksek bir olasılıkla seçileceği için, sıcaklığı ayarladıkça, diğer eylemlerin
daha az araştırılabileceğini de unutmayın.
Aynen otomobilin içindeymiş gibi ve bu yüzden buradaki sıcaklık parametresiyle çıktıyı çarpmak
zorundayız, çünkü mükemmel oluyoruz, şimdi küçük bir uyarı var, çünkü henüz prepps kullanmadık, ancak şu an
bunu kullanmak üzereyiz.
Ve bu da bizi bir sonraki işimize getiriyor.
Bu olasılıkları nasıl kullanacağız.
Bu olasılık dağılımından oynamak için son işlemi örnekleyeceğiz ve şimdi yapmamız
gereken şey, bu olasılık dağılımına göre eylemi örneklemek için çok terimli
fonksiyonu kullanmaktır.
Şimdi de eylemlerimize hazırız.
Bu yüzden burada yeni bir Voivode oluşturacağım, çünkü AI'nın vücudunun oynayacağı
işlemler olacak.
Ve şimdi, noktalar eklediğimiz olasılık probları dağılımını ve daha sonra çok normal metodu
kullanıyoruz.
Pekâlâ, şimdi biz de sahne dağıtımımızdan toplanan son oyunlarımızı oyuna sokuyoruz.
Tamam mükemmel.
Şimdi biz ne istediğimize geri dönmeye hazırdık.
Oynanacak eylem budur.
Ve bunlar elbette eylemler ve şimdi uyarı kaybolmalıdır.
İstediğimiz her şeyi kullanırız.
Oraya gidiyoruz.
Mükemmel.
Şimdi ileri fonksiyon hazır.
Ve tebrikler.
Vücut da hazır.
Şimdi de bizim beynimiz var.
Vücudumuz var ve bu nedenle geleceğimizi AI gelecekteki AI yapacak şekilde bir araya getirmeyi planlıyoruz. Bir
beyin ve bir bedenden başka bir şeyden oluşmayacağız.
Ve zekâ ve bu istihbarat sayesinde oynamak için doğru eylemler olacak eylemleri
yürütmek için bir organı var.
Ancak zekayı öğrenmeden önce bunu da unutma, oysa konvansiyonel serin öğrenme
ile göz eğitimi için kısmen yapacağız.
Tamam.
Öyleyse AI'yı bir dahaki sefere çıkaralım.
Bence yine de iki fonksiyon sınıfı olacak.
Ve bu yüzden bu iki veya üç öğretici gerektirir.
Bu yüzden bekleyemem.
Bu heyecan verici olacak.
Ve o zamana kadar ben.