สวัสดีและยินดีต้อนรับสู่การสอน Python นี้
เอาล่ะเราแค่สร้างสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทด้วยฟังก์ชันคลาสเครือข่ายของเราแล้วเราจะสร้างฟังก์ชันที่สองซึ่งจะเป็นฟังก์ชันส่งต่อและนั่นคือฟังก์ชันที่จะเปิดใช้งานเซลล์ประสาท
นั่นคือฟังก์ชั่นที่จะใช้ในการขยายพันธุ์
งั้นลองทำฟังก์ชั่นนี้กันเถอะเรียกมันไปข้างหน้าอย่างที่เราเพิ่งพูดไปและฟังก์ชั่นนี้จะเอาสองอาร์กิวเมนต์
อันดับแรกคือตัวเองตามปกติที่คุณรู้ว่าสามารถใช้ตัวแปรของวัตถุได้เพราะเรากำลังจะใช้ SE1 NFC
ดังนั้นเราต้องการตัวเองเพื่อให้สามารถใช้ตัวแปรเหล่านี้แล้วเราจะต้องมีข้อโต้แย้งที่สองซึ่งเป็นข้อมูลของเราและเราจะเรียกมันว่ารัฐเพราะรัฐเป็นอินพุตของเครือข่ายประสาทของเรา
คุณก็รู้นั่นคืออเมริกา
มีอินพุตอื่นเข้าสู่เครือข่ายประสาทและจากนั้นเอาต์พุตจะมีค่า q
ของการกระทำสามอย่างที่เป็นไปได้ไปทางซ้ายหรือตรงไป
แต่เราไม่จำเป็นต้องใส่มันเป็นอาร์กิวเมนต์ที่นี่เพราะนั่นคือสิ่งที่เราต้องการกลับไปที่ฟังก์ชั่นการส่งต่อนี้ไม่เพียง
แต่จะกระตุ้นเซลล์ประสาทเท่านั้น สถานะอินพุตที่นี่
เอาล่ะ
นั่นคือสองข้อโต้แย้งที่เราต้องการ
และตอนนี้เราจะเข้าไปในฟังก์ชันและระบุสิ่งที่เราต้องการ
ตกลงสิ่งแรกที่เราจะทำคือเปิดใช้งานเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่และเราจะเรียกเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่โดยตัวแปร x ดังนั้น
x แทนเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่
ดังนั้นวิธีการเปิดใช้งานพวกเขา
แน่นอนว่าเรากำลังจะใช้เซลล์ประสาทอินพุตของเรา
เราจะใช้การเชื่อมต่อเต็มรูปแบบครั้งแรกของเราหากคุณต้องการได้รับเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่และจากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชั่นการยับยั้งกับพวกมัน
ดังนั้นคุณจะทำอย่างไร
จำไว้ว่าเรานำเข้าคบเพลิง
และนั่นคือโมดูลการทำงานที่มีฟังก์ชั่นทั้งหมดเพื่อใช้งานโครงข่ายประสาท
และเราให้ทางลัดแก่มัน
ที่จริงแล้วสิ่งที่เรากำลังจะทำตอนนี้คือเราจะใช้หนึ่งในฟังก์ชั่นเหล่านี้จากโมดูลการทำงานและฟังก์ชั่นนี้คือการทำงานจริง ๆ
ดังนั้นสิ่งที่เกี่ยวข้องจริงๆคือฟังก์ชันเรียงกระแสที่คุณเห็นในการบรรยายปรีชา
นั่นเป็นเพียงแล้วมอบให้กับฟังก์ชั่นการแก้ไข
แต่เนื่องจากฟังก์ชั่นนี้นำมาจากและในฟังก์ชั่นที่ได้รับทางลัดที่เราต้องพิมพ์ที่นี่ก่อน f
ความคิดแล้วนั่นคือสิ่งที่เราสามารถใช้ฟังก์ชั่นนี้
และถ้าฉันพิมพ์พวกเราอยู่ที่นี่เราไปเรามีฟังก์ชั่นจริง
ดังนั้นมันจึงถูกกำกับโดยฟังก์ชั่นที่จะกระตุ้นเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่นั่นคือ x
ดังนั้นในฟังก์ชั่นนี้จริงๆตอนนี้เราเข้าใจอย่างสมบูรณ์แบบว่าเราต้องป้อนข้อมูลนั่นคือเซลล์ประสาทที่เราต้องการเปิดใช้
นั่นคือเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่และเพื่อให้ได้เซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่เหล่านี้เราจะใช้การเชื่อมต่อเต็มรูปแบบครั้งแรกของเราซึ่งเราจะนำไปใช้กับเซลล์ประสาทการป้อนข้อมูลของเราที่จะไปจากเซลล์ประสาท
ดังนั้นเรามาเชื่อมต่อกับเราครั้งแรก
แต่การเชื่อมต่อเต็มรูปแบบครั้งแรกของเราคือตัวแปรของวัตถุของเรา
ดังนั้นเราต้องพิมพ์ที่นี่ด้วยตนเองก่อน
เอฟซีหนึ่งที่นี่เราไป
นั่นคือการเชื่อมต่อเต็มรูปแบบครั้งแรกของเครือข่ายประสาทของเรา
และภายในการเชื่อมโยงส่วนบุคคลนี้เราจะป้อนสถานะอินพุตของเราเพื่อไปจากเซลล์รับข้อมูลเข้าสู่เซลล์ประสาทที่ซ่อน
และเนื่องจากเราตั้งชื่อรัฐไว้ที่นี่เรามีสถานะอินพุตสองสถานะและไปที่นั่น
ตอนนี้เราได้รับการเปิดใช้งานเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่
เอาล่ะ
และตอนนี้เรามีเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่เรากำลังจะกลับเซลล์ประสาทเอาท์พุท
ดังนั้นบรรทัดถัดไปและเมื่อคุณเข้าใจเซลล์ประสาทขาออกที่สอดคล้องกับการกระทำของเรา
แต่สิ่งเหล่านี้ไม่ใช่การกระทำโดยตรง
นี่คือค่า q เพราะเรากำลังสร้างแบบจำลองดิจิตอลที่รวมโมเดลที่ลึกกว่าเข้ากับการเรียนรู้ Q ดังนั้นเราจึงใช้การเรียนรู้
q ที่นี่เพื่อรับค่า q สำหรับการกระทำของเราแต่ละครั้ง
รับการดำเนินการขั้นสุดท้ายดังนั้นที่นี่ Voivode ที่ฉันกำลังจะแนะนำจะตรงกับความแตกต่างของ APA
และเนื่องจากเซลล์ประสาทเอาท์พุทเป็นค่าที่สำคัญ
ฉันจะเรียกตัวแปรนี้ว่า
ถามนั่นหมายความว่าเราไปที่ค่า q และตอนนี้เราทำการเชื่อมต่ออาหารโดยตรงซึ่งเป็นตัวแปร
เพื่อวางตัวแปรจากวัตถุของเรา
ดังนั้นเราจึงพาตัวเองมาที่นี่เพื่อสอน F C และแน่นอนที่นี่เราใส่เซลล์ประสาททางด้านซ้ายของการเชื่อมต่อนี้
นั่นคือสิ่งที่เราได้จากบรรทัดแรกคือ x
ดังนั้น x เราไปกันแล้ว
ตอนนี้เราได้รับค่า Q ของเราแล้ว
นั่นคือเซลล์ประสาทเอาท์พุทของเครือข่ายประสาทของเรา
ตกลง.
และจากนั้นบรรทัดสุดท้ายของรหัสของฟังก์ชั่นส่งต่อนี้จะใช้ในการส่งกลับค่าเหล่านี้
ดังนั้นเราเพียงแค่ต้องเพิ่มผลตอบแทนและเพียงแค่ค่า Q และจะคืนค่าคีย์สำหรับการกระทำที่เป็นไปได้ไปทางซ้ายหรือตรงไป
เอาล่ะ
ขอแสดงความยินดีด้วย
เราทำกับชั้นเฟิสต์คลาสของเราและจริงๆแล้วเราได้สร้างสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียม
จำไว้ว่างานนี้ยังไม่เสร็จ
คุณสามารถปรับปรุงสถาปัตยกรรมของโครงข่ายประสาทเทียมได้ตลอดเวลาโดยลองวิธีอื่น
ดังนั้นอย่าลังเลที่จะทำเช่นนั้นโดยเพิ่มเซลล์ประสาทอื่น ๆ
ตัวอย่างเช่นหากคุณต้องการเพิ่มเซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่ 50 ตัวคุณสามารถแทนที่ 30 ที่นี่และ
30 ที่นี่โดย 50 50 และ 50 จากนั้นคุณสามารถเพิ่มเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ได้มากขึ้นโดยทำการเชื่อมต่อที่มีประโยชน์
นั่นเป็นหน้าที่ของศิลปินจริงๆ
ไม่มีกฎทั่วไปของสิ่งที่จะเป็นสถาปัตยกรรมที่ดีที่สุดในแต่ละสถานการณ์
นั่นคือสาเหตุที่เราต้องทำการทดลอง
ลองมาดูกันว่าคุณจะเห็นว่าในที่สุดเราก็จะได้รถที่ขับขี่ด้วยตนเอง
เอาล่ะ
และตอนนี้เรากำลังจะทำให้คลาสถัดไปซึ่งเกี่ยวกับประสบการณ์การเล่นซ้ำและเราจะทำในอีกสามถึงสองชั่วโมง
จนกว่าจะสนุกกับ AI