Olá e bem vindo a este tutorial do Python.
Tudo bem, basta construir a arquitetura de uma rede neural com a função de nossa classe de rede
e então vamos fazer uma segunda função que será a função direta e essa
é a função que ativará os neurônios.
Essa é a função que irá realizar para a propagação.
Então, vamos fazer isso, vamos fazer essa função, vamos chamar isso de frente como acabamos de dizer e
essa função vai levar dois argumentos.
sabe poder usar as variáveis ​​do objeto porque usaremos SE1 NFC.
Primeiro, é como sempre, você
Então, precisamos de si mesmo para poder usar essas variáveis ​​e então vamos precisar de um segundo argumento,
que é nossa contribuição, e nós vamos chamá-lo de estado porque o estado é exatamente a entrada de nossas redes
neurais.
Você sabe que são os Estados.
Existem outras entradas que entram na rede neural e, em seguida, como as saídas terão os valores q das três ações
possíveis, vá para a esquerda, vá direto ou vá para a direita.
principalmente retornará os valores do cubo para cada ação possível, dependendo da estado de entrada aqui.
Mas não precisamos colocá-lo como um argumento aqui, porque é exatamente isso que queremos retornar a
esta função para frente, não só vai ativar os neurônios, mas também e
Tudo bem.
Então, esses são os dois argumentos que precisamos.
E agora vamos entrar na função e vamos especificar o que queríamos fazer.
OK, então a primeira coisa que vamos fazer é ativar os neurônios escondidos e nós
vamos chamar os neurônios escondidos pela variável x, então x representa os neurônios escondidos.
E assim como ativá-los.
Bem, claro, vamos levar nossos neurônios de entrada.
Nós vamos usar nossa primeira conexão completa se você quiser obter os neurônios escondidos e então
vamos aplicar a função de inativação sobre eles, que será a função rectificada.
Então, como você vai fazer isso?
Lembre-se de que importamos a tocha.
E é esse módulo funcional que contém todas as funções para implementar a rede neural.
E nós demos o atalho.
vamos usar uma dessas funções a partir do módulo funcional e esta função é realmente funcionar.
Então, na verdade, o que vamos fazer agora é que
Então, o que é realmente relevante é a função de retificador que você viu nas palestras de intuição.
Isso é devidamente dado à função de retificador.
Mas, uma vez que esta função é tirada e naquele funcional que recebeu o atalho, precisamos
digitar aqui os primeiros pensamentos e então é aí que podemos assumir essa função.
E na verdade, se eu digitar, estamos aqui, nós vamos, temos a função real.
Então, isso é direcionado por uma função que ativará os neurônios escondidos que são x.
realmente, agora entendemos perfeitamente o que temos para inserir, os neurônios que queremos ativar.
Então, nesta função
São os neurônios escondidos e, assim, para obter esses neurônios escondidos, iremos levar nossa
primeira conexão completa, a qual aplicaremos nos neurônios de entrada para passar dos neurônios de entrada aos neurônios.
Então, vamos tomar nossa primeira conexão completa.
Mas nossa primeira conexão completa é uma variável do nosso objeto.
Portanto, precisamos digitar aqui primeiro.
FC, um aqui vamos.
Essa é a primeira conexão completa da nossa rede neural.
E, dentro dessa conexão pessoal, vamos inserir nossos estados de entrada para passar dos neurônios de entrada
para os neurônios escondidos.
E então, desde que demos o nome ESTADO Bem, aqui temos dois estados de entrada e lá vamos.
Agora temos neurônios escondidos ativados.
Tudo bem.
E agora que temos os neurônios escondidos, vamos retornar os neurônios de saída.
Então, a próxima linha e, como você entende, os neurônios de saída correspondem às nossas ações.
Mas estas não são as ações diretamente.
Estes são os valores de q porque estamos construindo um modelo digital que combina um modelo mais profundo com o Q Learning e, portanto,
usamos q aprendendo aqui para obter os valores de q para cada uma de nossas ações e, em seguida,
usando Máx Max ou no nosso Max vamos obtenha a ação final, então aqui o Voivode que estou prestes a apresentar irá corresponder à
nuatura APA e uma vez que os neurônios de saída são os valores-chave.
Bem, eu vou chamar essa variável.
Q Isso significa que nós vamos para valores de q e agora nós tomamos diretamente nossa conexão de comida, que é a variável.
Para colocar uma variável de nosso objeto.
levamos aqui autodidata F C para e, claro, aqui nós inserimos os neurônios do lado esquerdo desta conexão.
Então, nós
É isso que obtivemos da primeira linha que é x.
Então, vamos lá.
Agora recebemos nossos valores de Q.
São os neurônios de saída da nossa rede neural.
ESTÁ BEM.
E, em seguida, a última linha de código, é claro, essa função direta é usada para retornar esses valores.
simplesmente valores de Q e que retornará os valores-chave para cada ação possível, vá para a esquerda, continue direto ou vá para a direita.
Então, só temos que adicionar um retorno e
Tudo bem.
Então, parabéns.
Terminamos com nossa primeira classe e, na verdade, fomos feitos fazendo a arquitetura da rede neural.
Lembre-se que este não está terminado.
Você sempre pode melhorar a arquitetura da rede neural tentando diferentes.
Então, sinta-se livre para isso, adicionando mais neurônios aqui.
e 50 e, em seguida, você pode adicionar algumas camadas mais escondidas ao fazer algumas conexões úteis.
Por exemplo, se você quiser adicionar 50 neurônios escondidos, basta substituir os 30 aqui e os 30 aqui por 50 50
Bem, esse é realmente o trabalho de um artista.
Não existe uma regra geral sobre qual seria a melhor arquitetura em cada situação.
Então é por isso que temos que experimentar.
Vamos tentar com isso, você verá que conseguiremos, eventualmente, um carro muito bom auto-dirigido.
Tudo bem.
E agora vamos fazer a próxima aula sobre replay da experiência e nós faremos isso nas
próximas três a duas horas.
Até então, desfrute da AI.