Hola y bienvenidos a este tutorial de Python.
Muy bien, así que simplemente construimos la arquitectura de una red neuronal con la función de nuestra clase de red y
luego vamos a hacer una segunda función que va a ser la función de reenvío y esa
es la función que activará las neuronas.
Esa es la función que realizará para la propagación.
Así que hagamos esto, hagamos que esta función lo llamemos como acabamos de decir, y
esta función tomará dos argumentos.
puedes usar las variables del objeto porque vamos a usar SE1 NFC para.
Primero, como de costumbre, sabes que
Entonces, necesitamos que el yo sea capaz de usar estas variables y luego vamos a necesitar un segundo
argumento, que es nuestra entrada y vamos a llamarlo estado porque el estado es exactamente la entrada de nuestras redes
neuronales.
Sabes que son los Estados.
Hay otras entradas que ingresan a la red neuronal y luego, como salidas, tendrán los valores q de las tres acciones
posibles, ir a la izquierda, ir directamente o ir a la derecha.
devolverá los valores de cubo para cada acción posible, dependiendo de la estado de entrada aquí.
Pero no necesitamos ponerlo como argumento aquí porque eso es exactamente lo que queremos volver a esta
función de reenvío, no solo va a activar las neuronas sino también, y principalmente,
Todo bien.
Entonces esos son los dos argumentos que necesitamos.
Y ahora entremos en la función y especifiquemos lo que queríamos hacer.
De acuerdo, lo primero que vamos a hacer es activar las neuronas ocultas y vamos a llamar
a las neuronas ocultas por la variable x, por lo que x representa las neuronas ocultas.
Y entonces, cómo activarlos.
Bueno, por supuesto, vamos a tomar nuestras neuronas de entrada.
Vamos a usar nuestra primera conexión completa si quieres obtener las neuronas ocultas y
luego aplicaremos la función de inactivación, que será la función rectificada.
Entonces, ¿cómo vas a hacer eso?
Recuerde que importamos la antorcha.
Y es ese módulo funcional que contiene todas las funciones para implementar la red neuronal.
Y le dimos el atajo.
usar una de estas funciones del módulo funcional y esta función es realmente funcionar.
Entonces, en realidad, lo que vamos a hacer ahora es
Entonces, lo realmente relevante es la función rectificadora que viste en las conferencias de intuición.
Eso es justo y luego dado a la función de rectificador.
Pero como esta función se toma de y en esa función funcional a la que se le dio el
atajo, primero debemos escribir aquí f pensamientos y entonces es donde podemos tomar esta función.
Y en realidad si escribo estamos aquí vamos tenemos la función real.
Entonces eso está dirigido por una función que activará las neuronas ocultas que son x.
realmente ahora entendemos perfectamente lo que tenemos que ingresar, que son las neuronas que queremos activar.
Entonces en esta función
Esas son las neuronas ocultas y, para obtener estas neuronas ocultas, tomaremos nuestra primera
conexión completa, que aplicaremos a nuestras neuronas de entrada para pasar de las neuronas de entrada a las neuronas.
Así que tomemos nuestra primera conexión completa.
Pero nuestra primera conexión completa es una variable de nuestro objeto.
Por lo tanto, necesitamos escribir aquí primero.
FC uno aquí vamos.
Esa es la primera conexión completa de nuestra red neuronal.
Y dentro de esta conexión personal, vamos a ingresar nuestros estados de entrada para ir desde las neuronas de entrada
a las neuronas ocultas.
Y así que le dimos el nombre ESTADO Bueno, aquí tenemos dos estados de entrada y allí vamos.
Ahora tenemos neuronas ocultas activadas.
Todo bien.
Y ahora que tenemos las neuronas ocultas, vamos a devolver las neuronas de salida.
Entonces, la próxima línea y, como has entendido, las neuronas de salida corresponden a nuestras acciones.
Pero estas no son las acciones directamente.
Estos son los valores q porque estamos construyendo un modelo digital que combina un modelo más profundo con el aprendizaje Q y por
lo tanto usamos q aprendiendo aquí para obtener los valores q para cada una de nuestras acciones y luego
usando Max alucinado o en nuestro Max lo haremos obtener la acción final así que aquí el voivoda que voy a presentar corresponderá
al matiz APA y las neuronas de salida son los valores clave.
Bueno, voy a llamar a esta variable.
Q Eso significa que vamos a q valores y ahora tomamos directamente nuestra conexión de alimentos, que es la variable.
Para poner una variable de nuestro objeto.
FC autodidacta y por supuesto aquí ingresamos las neuronas del lado izquierdo de esta conexión.
Entonces tomamos
Eso es lo que obtuvimos de la primera línea que es x.
Así que x ahí vamos.
Ahora obtenemos nuestros valores Q
Esas son las neuronas de salida de nuestra red neuronal.
DE ACUERDO.
Y luego, la última línea de código, por supuesto, esta función directa se usa para devolver estos valores.
simplemente Q valores y eso devolverá los valores clave para cada acción posible, vaya hacia la izquierda, siga recto o hacia la derecha.
Entonces solo tenemos que agregar un retorno y
Todo bien.
Así que felicitaciones.
Hemos terminado con nuestra primera clase y, de hecho, hemos terminado de hacer la arquitectura de la red neuronal.
Recuerde que este no es un trabajo terminado.
Siempre puede mejorar la arquitectura de la red neuronal probando diferentes.
Así que siéntete libre de hacer eso agregando más neuronas aquí.
50 y 50 y luego puede agregar algunas capas más ocultas haciendo algunas conexiones útiles.
Por ejemplo, si desea agregar 50 neuronas ocultas, puede reemplazar las 30 aquí y las 30 aquí por 50
Bueno, ese es realmente el trabajo de un artista.
No hay una regla general de cuál sería la mejor arquitectura en cada situación.
Entonces es por eso que tenemos que experimentar.
Vamos a intentar con eso, verás que eventualmente obtendremos un auto auto conducido bastante bueno.
Todo bien.
Y ahora vamos a hacer que la próxima clase sea sobre la repetición de la experiencia y lo haremos en
las próximas tres o dos horas.
Hasta entonces, disfruta de la IA.