Bună ziua și bun venit la acest tutorial Python.
Așa că am construit doar arhitectura unei rețele neuronale cu funcția clasei noastre de rețea și apoi
vom face oa doua funcție care va fi funcția de transmitere și aceasta
este funcția care va activa neuronii.
Aceasta este funcția care va funcționa pentru propagare.
Deci haideți să facem acest lucru să facem această funcție să o spunem așa cum am spus și această
funcție va lua două argumente.
Mai întâi este ca de obicei sine pe care o cunoașteți pentru a putea utiliza variabilele obiectului
pentru că vom folosi SE1 pentru NFC.
Așadar, avem nevoie de sine pentru a putea folosi aceste variabile și atunci vom avea nevoie de
un al doilea argument, care este intrarea noastră și o vom numi stat, deoarece statul este exact intrarea rețelelor noastre
neuronale.
Stii ca sunt statele.
Există alte intrări care intră în rețeaua neuronală și apoi ca ieșiri vor avea valorile q ale celor trei
posibile acțiuni mergi la stânga mergeți drept sau mergeți drept.
Dar nu avem nevoie să punem acest argument aici pentru că exact ceea ce vrem să ne întoarcem
la această funcție în față nu este doar de a activa neuronii ci și de cele mai multe
ori va returna valorile cubului pentru fiecare acțiune posibilă în funcție de intrare aici.
In regula.
Deci asta sunt cele două argumente de care avem nevoie.
Acum, hai să intrăm în funcție și să specificăm ce vrem să facem.
OK, primul lucru pe care îl vom face este să activați neuronii ascunși și noi
vom numi neuronii ascunși de variabila x, astfel încât x reprezintă neuronii ascunși.
Și cum să le activați.
Bineînțeles că vom lua neuronii noștri de intrare.
Vom folosi prima noastră conexiune completă dacă doriți să obțineți neuronii ascunși și apoi vom
aplica funcția de inactivare asupra lor, care va fi funcția rectificată.
Și cum o să faci asta?
Amintiți-vă că am importat torța.
Și modulul funcțional care conține toate funcțiile pentru implementarea rețelei neuronale.
Și i-am dat comanda rapidă.
Deci, de fapt, ceea ce vom face acum este că vom folosi una dintre aceste funcții din
modulul funcțional și această funcție este de a funcționa într-adevăr.
Deci, ceea ce este cu adevărat relevant este funcția de redresor pe care ați văzut-o în lecturile de intuiție.
Acesta este doar și apoi dat la funcția de redresor.
Dar, deoarece această funcție este preluată din și în acea funcționalitate care a primit comanda rapidă, trebuie să
tastăm aici primele f gânduri și apoi acolo putem să luăm această funcție.
Și, de fapt, dacă scriu, suntem aici, mergem, avem funcția reală.
Deci asta este dirijat de o funcție care va activa neuronii ascunși care este x.
Deci, în această funcție, acum înțelegem perfect ceea ce avem de introdus, neuronii pe care vrem
să îi acționăm.
Acestea sunt neuronii ascunși și, astfel, pentru a obține acești neuroni ascunși, vom lua prima
noastră conexiune completă pe care o vom aplica neuronilor noștri de intrare pentru a merge de la neuronii de intrare la neuroni.
Deci, să luăm prima noastră conexiune completă.
Dar prima noastră legătură întreagă este o variabilă a obiectului nostru.
Prin urmare, trebuie să tastăm aici primul sine.
FC unul aici mergem.
Aceasta este prima conexiune completă a rețelei noastre neuronale.
Și în interiorul acestei conexiuni personale vom introduce stările noastre de intrare pentru a merge de la neuronii de intrare
la neuronii ascunși.
Și din moment ce i-am dat numele STATE Ei bine, aici avem două state de intrare și acolo mergem.
Acum primim neuroni ascunși activi.
In regula.
Și acum că avem neuronii ascunși vom reveni la neuronii de ieșire.
Deci, următoarea linie și după cum ați înțeles neuronii de ieșire corespund acțiunilor noastre.
Dar acestea nu sunt direct acțiunile.
Acestea sunt valorile q pentru că construim un model digital care combină un model mai profund cu învățarea Q și, prin
urmare, folosim q învățarea aici pentru a obține valorile q pentru fiecare dintre acțiunile noastre și apoi
mai târziu folosind Max concasat sau în Max noastre vom obțineți acțiunea finală, astfel încât voivodul pe care urmează să-l prezint
va corespunde nuanței APA și deoarece neuronii de ieșire sunt valorile-cheie.
Ei bine, o să numesc această variabilă.
Aceasta înseamnă că mergem la valorile q și acum luăm direct conexiunea noastră alimentară, care este variabila.
Pentru a pune o variabilă din obiectul nostru.
Așadar, luăm aici auto-învățat F C și, bineînțeles, aici introducem neuronii din partea stângă a acestei
conexiuni.
Asta am obținut de la prima linie care este x.
Așa că am plecat.
Acum obținem valorile noastre Q.
Asta e neuronii de ieșire ai rețelei noastre neuronale.
O.K.
Și apoi ultima linie de cod, desigur, această funcție înainte este folosită pentru a returna aceste valori.
Deci, trebuie doar să adăugăm o întoarcere și pur și simplu valorile Q și care vor reveni valorile cheie pentru fiecare acțiune posibilă mergeți
la stânga mergeți drept sau mergeți la dreapta.
In regula.
Deci, felicitări.
Am terminat cu prima noastră clasă și, de fapt, am terminat realizarea arhitecturii rețelei neuronale.
Amintiți-vă că acest lucru nu este finalizat.
Puteți întotdeauna să îmbunătățiți arhitectura rețelei neuronale încercând altele diferite.
Așa că nu ezitați să faceți asta adăugând mai mulți neuroni aici.
De exemplu, dacă doriți să adăugați 50 de neuroni ascunși, puteți înlocui doar 30 de aici și
30 de aici cu 50 50 și 50 și apoi puteți adăuga câteva straturi mai ascunse prin realizarea unor conexiuni utile.
Ei bine, asta e treaba unui artist.
Nu există o regulă generală despre ceea ce ar fi cea mai bună arhitectură în fiecare situație.
De aceea trebuie să experimentăm.
Hai să încercăm cu asta veți vedea că vom obține în cele din urmă o mașină destul de bună de auto-conducere.
In regula.
Și acum vom face următoarea clasă, care este vorba despre reluarea experienței și o vom face
în următoarele trei-două ore.
Până atunci, bucurați-vă de AI.