Ciao e benvenuto in questo tutorial Python.
Va bene, quindi costruiamo l'architettura di una rete neurale con la funzione della nostra classe di rete
e quindi faremo una seconda funzione che sarà la funzione di avanzamento e questa
è la funzione che attiverà i neuroni.
Questa è la funzione che verrà eseguita per la propagazione.
Facciamo così, facciamo questa funzione, chiamiamola in avanti come abbiamo appena detto e questa
funzione prenderà due argomenti.
solito che sai essere in grado di usare le variabili dell'oggetto perché useremo SE1 NFC.
Il primo è come sempre il
Quindi abbiamo bisogno del sé per poter usare queste variabili e quindi avremo bisogno di un secondo
argomento che è il nostro input e lo chiameremo stato perché lo stato è esattamente l'input delle nostre reti
neurali.
Sai che sono gli Stati Uniti.
Ci sono altri ingressi che entrano nella rete neurale e poi come uscite avranno i valori di q delle
tre azioni possibili andate a sinistra andate dritte o andate a destra.
soprattutto restituirà i valori del cubo per ogni azione possibile a seconda della stato di input qui.
Ma non abbiamo bisogno di metterlo come argomento qui perché è esattamente quello che vogliamo tornare a
questa funzione in avanti non è solo andando ad attivare i neuroni ma anche e
Tutto ok.
Quindi sono i due argomenti di cui abbiamo bisogno.
E ora entriamo nella funzione e specifichiamo cosa volevamo fare.
OK, la prima cosa che faremo è attivare i neuroni nascosti e chiameremo
i neuroni nascosti dalla variabile x così x rappresenta i neuroni nascosti.
E quindi come attivarli.
Beh, certo, prenderemo i nostri neuroni di input.
Useremo la nostra prima connessione completa se vuoi ottenere i neuroni nascosti e poi applicheremo
su di loro la funzione di inattivazione che sarà la funzione rettificata.
Quindi, come hai intenzione di farlo.
Ricorda che abbiamo importato la torcia.
Ed è quel modulo funzionale che contiene tutte le funzioni per implementare la rete neurale.
E gli abbiamo dato la scorciatoia.
useremo una di queste funzioni dal modulo funzionale e questa funzione è davvero funzionale.
Quindi in realtà quello che faremo ora è che
Quindi ciò che è veramente rilevante è la funzione di raddrizzatore che hai visto nelle lezioni di intuizione.
Questo è giusto e poi dato alla funzione raddrizzatore.
Ma dal momento che questa funzione è presa da e in quel funzionale a cui è stata data la
scorciatoia, dobbiamo digitare qui prima i pensieri e quindi è lì che possiamo prendere questa funzione.
E in realtà se digito sono qui, abbiamo la vera funzione.
Quindi è diretto da una funzione che attiverà i neuroni nascosti che è x.
funzione, ora capiamo perfettamente che cosa dobbiamo inserire, cioè i neuroni che vogliamo attivare.
Quindi, in questa
Questi sono i neuroni nascosti e quindi per ottenere questi neuroni nascosti, prenderemo la
nostra prima connessione completa, che applicheremo ai nostri neuroni di input per passare dai neuroni di input ai neuroni.
Quindi prendiamo la nostra prima connessione completa.
Ma la nostra prima connessione completa è una variabile del nostro oggetto.
Quindi dobbiamo digitare qui prima se stessi.
FC uno qui andiamo.
Questa è la prima connessione completa della nostra rete neurale.
E all'interno di questa connessione personale inseriremo i nostri stati di input per passare dai neuroni di
input ai neuroni nascosti.
E così da quando gli abbiamo dato il nome STATE Bene, qui abbiamo due stati di input e ce ne andiamo.
Ora attiviamo i neuroni nascosti.
Tutto ok.
E ora che abbiamo i neuroni nascosti, restituiremo i neuroni di uscita.
Quindi la prossima linea e come hai capito i neuroni di uscita corrispondono alle nostre azioni.
Ma queste non sono le azioni direttamente.
Questi sono i valori di q perché stiamo costruendo un modello digitale che combina un modello più profondo con Q learning e
quindi usiamo q learning qui per ottenere i valori q per ognuna delle nostre azioni e poi in
seguito usando Max soughed o nel nostro Max lo faremo ottenere l'azione finale così qui il Voivode che sto per introdurre corrisponderà
alla sfumatura APA e poiché i neuroni di output sono i valori chiave.
Bene, ho intenzione di chiamare questa variabile.
Q Questo significa che andiamo ai valori q e ora prendiamo direttamente la nostra connessione alimentare che è la variabile.
Per inserire una variabile dal nostro oggetto.
qui F C autodidatta e, naturalmente, qui inseriamo i neuroni del lato sinistro di questa connessione.
Quindi prendiamo
Questo è ciò che abbiamo ottenuto dalla prima riga che è x.
Quindi x Eccoci.
Ora otteniamo i nostri valori di Q.
Sono i neuroni di uscita della nostra rete neurale.
OK.
E poi l'ultima riga di codice, ovviamente questa funzione forward è usata per restituire questi valori.
i valori di Q e questo restituirà i valori chiave per ogni azione possibile andate a sinistra andate dritte o andate a destra.
Quindi, dobbiamo solo aggiungere un ritorno e semplicemente
Tutto ok.
Quindi congratulazioni.
Abbiamo finito con la nostra prima classe e in realtà avevamo finito di creare l'architettura della rete neurale.
Ricorda che questo non è un lavoro finito.
Puoi sempre migliorare l'architettura della rete neurale provandone di differenti.
Quindi sentitevi liberi di farlo aggiungendo più neuroni qui.
50 50 e 50 e quindi è possibile aggiungere altri livelli nascosti creando alcune connessioni utili.
Ad esempio, se si desidera aggiungere 50 neuroni nascosti, è sufficiente sostituire il 30 qui e il 30 qui per
Beh, questo è davvero il lavoro di un artista.
Non esiste una regola generale di quale sarebbe la migliore architettura in ogni situazione.
Ecco perché dobbiamo sperimentare.
Proviamo con questo vedrai che alla fine riusciremo a ottenere una buona macchina con guida autonoma.
Tutto ok.
E ora faremo la prossima lezione che riguarda la ripetizione dell'esperienza e la faremo nelle prossime
tre o due ore.
Fino ad allora goditi l'intelligenza artificiale.