Hallo und willkommen zu diesem Python-Tutorial.
In Ordnung, also bauen wir einfach die Architektur eines neuronalen Netzwerks mit der Funktion unserer Netzwerkklasse auf
und dann werden wir eine zweite Funktion erstellen, die die Vorwärtsfunktion sein wird
und die Neuronen aktivieren wird.
Dies ist die Funktion, die für die Ausbreitung ausgeführt wird.
Also machen wir das. Lass uns diese Funktion machen, lass es uns vorwärts nennen, wie wir gerade gesagt haben, und
diese Funktion wird zwei Argumente annehmen.
Erstens ist es wie üblich, dass Sie wissen, dass Sie die Variablen des Objekts verwenden können, da
wir dazu SE1 NFC verwenden werden.
Wir brauchen also das Ich, um diese Variablen verwenden zu können, und dann brauchen wir ein
zweites Argument, das unsere Eingabe ist, und wir nennen es "state", weil state genau die Eingabe unserer neuronalen Netzwerke
ist.
Sie wissen, das sind die Staaten.
Es gibt andere Eingänge, die in das neuronale Netzwerk eingehen, und als Ausgänge werden die q-Werte der
drei möglichen Aktionen nach links oder nach rechts gehen.
Wir müssen es jedoch nicht als Argument vorbringen, denn genau das, was wir zu
dieser Vorwärtsfunktion zurückkehren möchten, aktiviert nicht nur die Neuronen, sondern auch und sie liefern meistens
die Cube-Werte für jede mögliche Aktion abhängig von der Eingabezustand hier.
Gut.
Das sind also die zwei Argumente, die wir brauchen.
Gehen wir nun in die Funktion und geben Sie an, was wir tun wollten.
OK, das erste, was wir tun werden, ist die Aktivierung der verborgenen Neuronen und wir werden die
verborgenen Neuronen durch die Variable x nennen, so dass x die verborgenen Neuronen darstellt.
Und so, wie man sie aktiviert.
Natürlich nehmen wir unsere Input-Neuronen.
Wir werden unsere erste vollständige Verbindung verwenden, wenn Sie die versteckten Neuronen erhalten möchten,
und dann die Inaktivierungsfunktion anwenden, die die korrigierte Funktion ist.
Wie wirst du das tun?
Denken Sie daran, dass wir die Fackel importiert haben.
Dieses Funktionsmodul enthält alle Funktionen, um das neuronale Netzwerk zu implementieren.
Und wir gaben die Abkürzung.
Also, was wir jetzt tun werden, ist, dass wir eine dieser Funktionen aus dem
Funktionsmodul verwenden und diese Funktion soll wirklich funktionieren.
Was wirklich relevant ist, ist die Gleichrichterfunktion, die Sie in den Intuitionsvorlesungen gesehen haben.
Das ist einfach so und dann die Gleichrichterfunktion gegeben.
Da diese Funktion jedoch von der Funktion übernommen wird, in der die Abkürzung gegeben wurde, müssen
wir hier zuerst die Gedanken eingeben und dann können wir diese Funktion übernehmen.
Und wenn ich tippe, sind wir hier, wir haben die eigentliche Funktion.
Das ist also eine Funktion, die die verborgenen Neuronen aktiviert, nämlich x.
In dieser Funktion verstehen wir nun vollkommen, was wir eingeben müssen, nämlich die Neuronen, die
wir aktivieren möchten.
Das sind die versteckten Neuronen, und um diese versteckten Neuronen zu erhalten, nehmen wir
unsere erste vollständige Verbindung, die wir auf unsere Eingangsneuronen anwenden, um von den Eingangsneuronen zu den Neuronen zu gelangen.
Nehmen wir also unsere erste vollständige Verbindung.
Aber unsere erste vollständige Verbindung ist eine Variable unseres Objekts.
Deshalb müssen wir hier zuerst selbst eingeben.
FC eins hier gehts.
Dies ist die erste vollständige Verbindung unseres neuronalen Netzwerks.
Innerhalb dieser persönlichen Verbindung werden wir unsere Eingabezustände eingeben, um von den Eingabe-Neuronen zu den verborgenen
Neuronen zu gelangen.
Und da wir ihm den Namen STATE gegeben haben, haben wir zwei Eingabestatus.
Wir bekommen jetzt aktivierte versteckte Neuronen.
Gut.
Und jetzt, da wir die verborgenen Neuronen haben, werden wir die Ausgabeneuronen zurückgeben.
In der nächsten Zeile und wie Sie es verstanden haben, entsprechen die Ausgabeneuronen unseren Handlungen.
Dies sind jedoch nicht die Aktionen direkt.
Dies sind die q-Werte, da wir ein digitales Modell erstellen, das ein tieferes Modell zum Q-Lernen kombiniert. Daher verwenden wir q-Lernen
hier, um die q-Werte für jede unserer Aktionen zu erhalten, und verwenden später gesäubertes Max oder in
unserem Max werden wir dies tun Holen Sie sich die endgültige Aktion, so dass hier der Voivode, den ich gerade einführen
möchte, der APA-Nuance entspricht und da die Ausgabeneuronen die Schlüsselwerte sind.
Nun, ich werde diese Variable nennen.
Q Das bedeutet, dass wir zu q-Werten gehen und jetzt direkt unsere Nahrungsverbindung nehmen, die die Variable ist.
Um eine Variable aus unserem Objekt zu setzen.
Wir nehmen hier das selbstlernende F C mit und geben hier natürlich die Neuronen der linken Seite dieser
Verbindung ein.
Das ist es, was wir aus der ersten Zeile bekommen haben, nämlich x.
Also x Da gehen wir hin.
Wir erhalten jetzt unsere Q-Werte.
Das sind die Ausgangsneuronen unseres neuronalen Netzwerks.
OK.
Und dann wird die letzte Codezeile natürlich verwendet, um diese Werte zurückzugeben.
Also müssen wir nur einen Return und einfach Q-Werte hinzufügen, und das gibt die Schlüsselwerte
für jede mögliche Aktion zurück.
Gut.
Also herzlichen Glückwunsch.
Wir sind mit unserer ersten Klasse fertig und tatsächlich haben wir die Architektur des neuronalen Netzwerks fertiggestellt.
Denken Sie daran, dass dies nicht abgeschlossen ist.
Sie können die Architektur des neuronalen Netzwerks immer verbessern, indem Sie verschiedene ausprobieren.
Fühlen Sie sich also frei, indem Sie hier weitere Neuronen hinzufügen.
Wenn Sie beispielsweise 50 versteckte Neuronen hinzufügen möchten, können Sie einfach die 30 hier und die
30 hier durch 50, 50 und 50 ersetzen. Anschließend können Sie weitere verborgene Ebenen hinzufügen, indem Sie nützliche Verbindungen herstellen.
Nun, das ist wirklich die Aufgabe eines Künstlers.
Es gibt keine allgemeine Regel für die beste Architektur in jeder Situation.
Deshalb müssen wir experimentieren.
Lassen Sie uns damit versuchen, Sie werden sehen, dass wir irgendwann ein ziemlich gutes selbstfahrendes Auto bekommen.
Gut.
Und jetzt machen wir die nächste Klasse, in der es um die Wiederholung von Erfahrungen geht, und wir werden diese in den
nächsten drei bis zwei Stunden machen.
Bis dahin genießen Sie die KI.