Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Baiklah jadi kita harus sangat menggairahkan di depan kita.
Kita akan mulai dengan menciptakan arsitektur jaringan saraf yaitu kita akan membuat jaringan
saraf yang akan menjadi jantung AI kita dan yang akan mengembalikan aksi bermain pada usia 90.
Jadi mari kita lakukan ini.
Jadi karena kita ingin jaringan saraf kita menjadi objektif, kita akan menjadikannya kelas.
Dan itu karena jauh lebih nyaman.
Anda tahu kelas adalah model dari sesuatu yang ingin kita bangun.
Kami ingin membangun jaringan saraf dan kami perlu membuat semacam instruksi yang semuanya akan terkandung di
dalam kelas.
Dan di kelas ini kita akan membuat dua fungsi.
Pertama fungsi init yang merupakan fungsi yang muncul setiap saat saat membuat kelas.
Dan itu pada dasarnya mendefinisikan variabel objek Anda yaitu jaringan saraf.
Anda tahu variabel yang dilampirkan ke objek yang bertentangan dengan variabel global.
Dan inilah fungsi yang akan menentukan arsitektur jaringan baru yang Anda ketahui mendefinisikan lapisan
input yang akan terdiri dari lima neuron input karena kami memiliki lima dimensi untuk vektor yang
dikodekan dari kondisi input.
Kemudian kita akan mendefinisikan beberapa layer tersembunyi.
Mungkin Anda akan mulai dengan satu lapisan tersembunyi dan kemudian Anda akan disambut untuk mencoba beberapa arsitektur lain
dari jaringan saraf.
Dan tentu saja kita akan berakhir dengan lapisan keluaran yang akan berisi tindakan yang mungkin bisa
kita mainkan setiap saat.
Jadi itulah tepatnya yang akan kita lakukan dalam fungsi ini.
Dan kemudian kita akan membuat fungsi lain masih di dalam kelas yang akan menjadi fungsi maju
dan itu akan menjadi fungsi yang akan mengaktifkan neuron dalam jaringan saraf.
Anda tahu ini akan mengaktifkan sinyal dan jadi kami akan menggunakan fungsi aktivasi yang diperbaiki
karena tentu saja kita berurusan dengan masalah yang tidak linier dan fungsi yang diperbaiki ini merusak linieritas.
Tetapi sebagian besar kita membuat fungsi Ford ini untuk mengembalikan nilai q yang merupakan output dari jaringan.
Tetapi kami memiliki satu nilai kunci untuk setiap tindakan.
Dan nanti kami akan mengembalikan tindakan terakhir dengan mengambil nilai kunci maks atau menggunakan metode
Max lunak.
Kita akan melihatnya nanti.
Jadi dalam tutorial ini kita akan mulai dengan mengimplementasikan fungsi init dan kemudian
yang berikutnya akan mengimplementasikan fungsi forward.
Jadi mari kita lakukan ini.
Pertama, kita perlu memperkenalkan kelas kita.
Jadi kita mulai dengan kelas dan kita beri nama ke kelas kita yang merupakan tempat kita menyebutnya jaringan.
Dan kemudian di kelas jaringan ini saya akan menggunakan teknik pemrograman objek yang disebut pewarisan
dan itu hanya untuk mewarisi dari semua alat dari kelas induk.
Jadi kelas jaringan kami yang akan kami buat adalah tes anak dari kelas yang lebih besar.
Dan modul itu.
Jadi itu hanya untuk mewarisi dari semua alat kelas modul ini yang tentu saja alat untuk mengimplementasikan
jaringan saraf.
Jadi itu trik yang sangat kuat dan evolusi dalam pemrograman berorientasi objek yang akan diwariskan.
Dan sekarang kita mewarisi dari kelas induk modul ini.
Baiklah dan sekarang kita siap masuk ke dalam kelas.
Jadi saya menekan enter dua kali sebenarnya karena kami akan membuat dua fungsi dan kami mulai dengan
fungsi akhir.
Jadi fungsi init kita harus menamakannya seperti ini dengan dua pada kursus ini lalu di dalamnya.
Dan sekali lagi untuk menggarisbawahi itu hanya sintaks Python yang hanya bagaimana kita harus melakukannya.
Dan kemudian kita perlu mengajukan argumen.
Jadi kami punya tiga argumen.
Yang pertama adalah argumen wajib yang sebenarnya adalah diri dan Diri.
Tidak ada misteri tentang itu yang merujuk ke objek yang akan dibuat dari kelas ini yang akan kita
buat.
Anda tahu kami membuat kelas ini.
Ini seperti beberapa instruksi beberapa model jaringan saraf yang ingin kita bangun.
Dan setelah kelas siap kita dapat membuat sebanyak mungkin dengan jaringan yang kita inginkan.
Dan masing-masing jaringan baru ini akan menjadi beberapa objek dari kelas ini dan karena kita akan
menggunakan objek untuk beberapa tujuan lain, kita perlu tetapi apa variabel dari objek dan untuk Spudis kita menggunakan diri
ini di sini untuk menentukan bahwa kita mengacu pada objek.
Jadi, setiap kali saya ingin menggunakan yang tersedia dari objek saya, saya akan menggunakan sendiri sebelum variabel
untuk menentukan bahwa ini adalah variabel objek.
Baiklah jadi itulah argumen pertama dan kemudian kita memiliki dua
argumen lain yang tentu saja jumlah neuron input dan jumlah neuron output.
Jadi jumlah neuron input yang akan kita sebut ukuran input dan itu sebenarnya lima karena vektor
input kami memiliki lima dimensi hingga tiga sinyal plus orientasi plus orientasi minus yang merupakan
vektor nilai yang dikodekan yang menggambarkan satu keadaan lingkungan.
Kelima nilai ini cukup untuk menggambarkan keadaan lingkungan.
Kita bisa memikirkan nilai Kurang atau lebih banyak nilai tetapi itulah yang saya coba dan itu benar-benar masuk akal karena
kita benar-benar membutuhkan satu sinyal dari yang kiri di depan kita dan satu di sebelah kanan.
Anda tahu ketika sedang mengendarai mobil, kami bisa menggunakan sinyal 360 yang Anda tahu seperti
sinyal di bagian atas mobil Google yang dapat kami kendalikan sepenuhnya dengan tiga sensor dan kemudian kami memiliki
orientasi dan orientasi minus untuk Anda tahu melacak tujuan yang ingin Anda capai.
Dan tentu saja kita memiliki neuron keluaran jaringan kita yang sesuai dengan tindakan dan kita memiliki tiga
tindakan yang mungkin akan berjalan lurus atau lurus.
Dan karena itu saya akan menyebutnya dan tindakan dan akan ada tiga dari mereka.
Baiklah.
Sejauh ini kita hanya perlu memberi nama pada input dan kemudian kita akan menggunakan bola voli ini untuk melakukan kondisi
di dalam jaringan saraf.
Baiklah dan Anda mulai dengan menggunakan trik obor lainnya trik ini adalah fungsi
super fungsi yang sebenarnya diturunkan dari modul.
Jadi itu sebabnya kami harus menggunakan warisan untuk mewarisi modul juga.
Ini adalah yang pertama kali digunakan.
Dan pada dasarnya kami hanya menggunakan fungsi super trik super untuk dapat menggunakan alat-alat modul yang
jauh lebih efisien.
Dan di dalam superfungsi saya hanya perlu menentukan dulu jaringannya.
Jadi itulah kelas jaringan chul kami, Anda tahu karena ini mewarisi dari kelas induk modul
dan kemudian objek kami.
Dan kemudian saya hanya menambahkan itu dan berada dalam fungsi seperti ini persis bagaimana kita menamainya.
Baiklah jadi itu hanya tipuan yang hanya menggunakan semua alat yang saya miliki.
Dan dalam modul itu maka kita bisa melanjutkan ke langkah selanjutnya yaitu menentukan lapisan input.
Jadi pada dasarnya yang harus saya lakukan adalah memperkenalkan variabel baru yang akan dilampirkan ke objek
dan variabel ini akan berisi jumlah neuron input.
Jadi jangan bingung dengan ukuran input ukuran input adalah argumen dari fungsi akhir.
Tapi itu bukan variabel yang melekat pada objek, tetapi variabel yang melekat pada
objek.
Seperti yang baru saja saya sebutkan, kita perlu menentukan bahwa itu bukan melekat pada objek sehingga kita menggunakan
otodidak dan sekarang kita beri nama untuk variabel pertama yang melekat pada objek.
Jadi kita cukup memberikan nama yang sama dengan input.
Kita bisa menyebutnya ukuran input dan kita akan mengatakan itu sama dengan argumen fungsi yang ukuran input.
Baiklah.
Setiap kali saya membuat objek dari kelas jaringan dan saya menentukan ukuran input seperti misalnya
saya meletakkan 5.
Akan ada 5 di sini dan oleh karena itu variabel ukuran input dari objek kita akan memiliki nilai 5
karena ukuran input ini di sini adalah 5 dan karena itu jaringan baru kita akan memiliki 5 neuron input
pada lapisan input.
Baiklah.
Dan kemudian itu sama untuk variabel lain yang ingin kita lampirkan ke objek.
Dan seperti yang Anda duga ini akan menjadi variabel untuk jumlah neuron keluaran.
Dan untuk mengatakan kita mengambil objek kita sendiri dan kemudian kita beri nama untuk variabel kedua dari objek
yang akan kita sebut itu dan tindakan.
Dan ini akan sama dengan argumen ini di sini mengingat jumlah tindakan yang merupakan jumlah neuron
keluaran.
Jadi kami mengaturnya sama dengan aksi sebenarnya dan tindakan itu akan sama dengan tiga.
Oleh karena itu variabel dan tindakan yang dilampirkan ke objek kita ke jaringan akan mendapatkan nilai tiga.
Sebenarnya kita bisa melihat peringatan di sini tertulis nama yang tidak ditentukan.
Dan kemudian itu karena di sini kita menggunakan.
Lalu jalan pintas.
Dan kita perlu menggunakan jalan pintas di sini.
Dan untuk memulai torche kami dan di Mudgal dan kemudian itu akan hilang.
Kita mulai.
Sempurna.
Saat ini kami memiliki peringatan baru, semua peringatan di sini hanya untuk menentukan bahwa apa yang kami impor
belum digunakan.
Tidak apa-apa kita akan menggunakannya nanti.
Baiklah kita punya dua variabel lain yang ingin kita definisikan untuk objek.
Dan ini akan menjadi koneksi penuh koneksi penuh antara berbagai lapisan jaringan
saraf kita.
Jadi karena saat ini kami ingin membuat jaringan saraf yang hanya terdiri dari satu kepala di dunia mereka,
akan ada dua koneksi penuh.
Akan ada satu koneksi penuh pertama antara lapisan input dan lapisan tersembunyi.
Dan satu koneksi penuh kedua antara bukit di sana dan lapisan output.
Jadi mari kita mulai dengan koneksi penuh pertama.
Kita akan menyebutnya SE1 Dan sekali lagi saya menggunakan diri di sini untuk menentukan bahwa FC satu adalah variabel dari objek saya untuk
menyelesaikannya.
FC yang sama dengan.
Dan sekarang kita menggunakan modul N in dan kita akan menggunakan fungsi yang disebut linear R dan itulah
tepatnya untuk membuat koneksi penuh antara neuron dan lapisan input ke neuron yang tersembunyi di sana.
Dan apa yang saya maksud dengan koneksi penuh.
Itu berarti bahwa semua neuron pada lapisan input semua akan terhubung ke semua neuron di sini
di sana.
Jadi untuk membuat koneksi ini kita menggunakan fungsi linear yang kita perlu letakkan beberapa argumen.
Dan seperti yang Anda lihat, argumen ini ada dalam fitur.
Jadi itu adalah jumlah neuron dari hukum pertama yang ingin Anda hubungkan dengan fitur yang merupakan jumlah
neuron dari lapisan kedua yang ingin Anda hubungkan yaitu lapisan di sebelah kanan yang merupakan
lapisan tersembunyi dan sepeda itu benar.
Jadi sepeda benar kita akan mempertahankan nilai default yang memiliki bias dan tidak hanya bobot yang melekat
pada lari kita harus menunggu dan satu bias untuk setiap lapisan.
Dan mari kita lihat apa yang perlu kita input.
Jadi argumen pertama dalam fitur adalah jumlah neuron input di lapisan input.
Dan dimana itu.
Sebenarnya itu tidak tepat.
Itulah argumen dari fungsi init kita yang nantinya kita akan dapat melawan orientasi tiga sinyal
dan orientasi Mannus.
Jadi di sini kita mulai.
Ketika argumen pertama dan menempatkan ukuran dan kemudian argumen kedua keluar fitur yaitu jumlah neuron yang ingin
kita miliki di lapisan kedua.
Lapisan kedua yang akan sepenuhnya terhubung ke lapisan pertama.
Jadi sekarang pertanyaannya adalah berapa banyak neuron yang kita inginkan di lapisan tersembunyi ini.
Yah saya melakukan banyak pelatihan parameter.
Saya melakukan banyak percobaan.
Itulah yang kami lakukan atau itulah yang kami lakukan lebih dalam.
Secara umum kami melakukan banyak percobaan untuk melihat apa yang akan menjadi jaringan saraf terbaik untuk masalah
spesifik kami.
Jadi saya mencoba banyak nilai dan saya akhirnya memilih 30 30 berjalan dalam lapisan tersembunyi dan Anda akan melihat bahwa dengan nomor
ini kita akan mendapatkan beberapa hasil yang cukup bagus tetapi kemudian merasa bebas untuk mengubah arsitektur
jaringan saraf.
Jangan ragu untuk bermain dengannya.
Anda tidak hanya dapat mengubah jumlah neuron di sana-sini tetapi juga Anda dapat menambahkan beberapa lapisan sehingga
mungkin Anda mendapatkan mobil yang lebih baik tetapi 30 hinna neuron akan memberi kita jaringan saraf yang baik dan
tujuan yang baik.
Jadi itulah tujuan kami.
Dan kita mulai.
Kami memiliki koneksi penuh pertama kami benar-benar dengan fungsi linier ini.
Kami membuat koneksi antara lapisan input dan kaki tersembunyi.
Dan sekarang saatnya untuk membuat koneksi penuh kedua yaitu koneksi penuh antara lapisan tersembunyi
dan lapisan keluaran.
Jadi begitulah.
Kita akan memanggil koneksi penuh kedua ini di C2.
Itu dia.
Dan ini masih tersedia untuk lebih banyak objek menggunakan Saphir.
Dan sekali lagi kita gunakan.
Sebenarnya kita bisa menyalin ini karena kita akan menggunakan modul N in dan kemudian fungsi linear.
Tapi kemudian kita perlu mengubah argumennya terlebih dahulu.
Yang sama pertama adalah jumlah neuron yang akan kita miliki di lapisan pertama koneksi.
Jadi itulah yang tersembunyi di sana.
Dan karena itu 30 dan kemudian argumen kedua adalah jumlah neuron di lapisan kedua koneksi
dan yang sesuai dengan lapisan output dan output yang ada.
Dan neuron aktual yang nantinya akan menjadi tiga karena kita memiliki tiga tindakan yang mungkin tetapi sejauh ini kita
harus menggunakan nama yang kita definisikan.
Itulah nama argumen dari fungsi init dan oleh karena itu kami masukan di sini dan tindakan dan di sana
kami pergi.
Pertama-tama koneksi tuple kami kembali.
Dan yang kedua adalah fungsi Israel.
Jadi itulah yang akan kita inisialisasi objek kita setiap kali kita membuat objek dari kelas jaringan.
Dan begitu kita membuat objek dengan baik, semua variabel ini untuk variabel di sini memasukkan ukuran dan reaksi.
Anda satu dan dua akan ditentukan.
Dan itulah bagaimana kita akan mendapatkan arsitektur jaringan hewan kita untuk setiap objek yang kita buat.
Setiap objek akan berhubungan dengan jaringan saraf lima neuron input 30 neuron tersembunyi dan tiga
neuron output.
Jadi begitulah.
Kita selesai dengan fungsi pertama ini dan sekarang kita dapat beralih ke fungsi kedua
yang merupakan fungsi maju dan yang akan digunakan untuk mengaktifkan neuron dalam jaringan saraf menggunakan fungsi
aktivasi penyearah dan sebagian besar akhirnya kembali ke nilai kubus yang merupakan output dari hanya satu jaringan.
Jadi saya tidak sabar untuk melakukan ini di tutorial berikutnya dan sampai saat itu saya.