Merhaba ve bu Python öğreticisine hoş geldiniz.
Pekâlâ, bu yüzden, sinir ağının mimarisini ağ sınıfımızın işleviyle oluşturduk ve daha sonra
ileri işlev olacak ikinci bir işlevi yapacağız ve bu da
nöronları aktive edecek olan işlevdir.
Bu propagasyon için gerçekleştirecek olan işlevdir.
Şimdi bunu yapalım, bu işlevi az önce söylediğimiz gibi ileri çağıralım ve bu
işlev iki argüman alalım.
gibi, nesne değişkenlerini kullanabildiğini biliyorsun çünkü SE1 NFC'yi kullanacağız.
İlk önce her zamanki
Dolayısıyla bu değişkenleri kullanabilmek için benliğin kendisine ihtiyacımız var ve sonra da bizim girdimiz
olan ikinci bir argümana ihtiyacımız olacak ve devlet diyebiliriz çünkü devlet tam olarak sinir ağlarımızın
girdisidir.
Biliyorsun bu Birleşik Devletler.
Sinir ağına giren diğer girdiler vardır ve daha sonra çıktılar üç olası eylemin q
değerlerini alıp sola doğru gidecek veya sağa dönecektir.
çoğunlukla, her bir olası eylem için küp değerlerini Burada giriş durumu.
Fakat burada bir argüman olarak koymamız gerekmiyor çünkü tam olarak bu ileriye
dönmek istediğimiz şey, sadece nöronları aktive edecek değil, aynı zamanda
Tamam.
İhtiyacımız olan iki argüman bu.
Ve işin içine girelim ve ne yapmak istediğimizi belirtelim.
Tamam, böylece yapacağımız ilk şey gizli nöronları aktive etmektir ve gizli
nöronları değişken x ile çağırırız; böylece x, gizli nöronları temsil eder.
Ve onları nasıl harekete geçirirler.
Tabii ki giriş nöronlarımızı alacağız.
Gizli nöronları elde etmek istiyorsanız, ilk tam bağlantısını kullanacağız ve daha sonra
onlara düzeltilmiş işlev olacak olan devre dışı bırakma fonksiyonunu uygulayacağız.
Peki bunu nasıl yapacaksın.
Unutmayın, meşaleyi ithal ettik.
Ve sinir ağını uygulamak için tüm fonksiyonları içeren fonksiyonel modüldür.
Ve kısayolu biz verdik.
bu işlevlerden birini kullanacağız ve bu işlev gerçekten işlev görüyor.
Aslında şimdi şimdi ne yapacağımızı fonksiyonel modülden
Dolayısıyla, gerçekte alakalı olan şey, sezgi derslerinde gördüğünüz doğrultucu işlevidir.
Bu sadece ve daha sonra doğrultucu işlevine verilir.
Fakat bu işlev, kısayolu verilen işlevden ve işlevden alındığından, burada ilk
düşüncelerini yazmamız gerekir ve o zaman bu işlevi alabiliriz.
Ve aslında eğer ben yazarsam, işte biz gerçek işleve sahip oluruz.
Yani bu, x olan gizli nöronları aktive edecek bir işlev tarafından yönlendirilir.
işlevde, şimdi girmek zorunda olduğumuz şeyleri mükemmel bir şekilde anlıyoruz, böylece etkinleştirmek istediğiniz nöronlar budur.
Dolayısıyla bu gerçekten
Gizli nöronlar budur ve böylece bu gizli nöronları elde etmek
için, giriş nöronlarından nöronlara geçmek için giriş nöronlarına uygulayacağımız ilk tam bağlantısını alacağız.
Bu yüzden, ilk tam bağlantı noktasını bir başlayalım.
Fakat ilk bağlantısımız nesnemizin bir değişkendir.
Dolayısıyla, burada ilk kendini yazmamız gerekiyor.
Bir tane burada gidiyoruz.
Sinir ağımızın ilk tam bağlantısı.
Ve bu kişisel bağlantı içinde girdi nöronlarından gizli nöronlara geçmek için giriş
durumlarımızı gireceğiz.
Ve biz de ona DEVLET adı verdik bu yüzden burada iki giriş durumu var ve biz gidiyoruz.
Artık gizli nöronları etkinleştirdik.
Tamam.
Ve şimdi gizli nöronlara sahibiz, sonuç nöronlarını geri getireceğiz.
Bir sonraki satırda ve çıktıyı anladığınız gibi nöronlar eylemlerimize karşılık gelir.
Ancak bunlar doğrudan eylem değildir.
Bunlar q değerleridir çünkü daha derin bir modeli Q öğrenme ile birleştiren bir dijital model oluşturuyoruz ve bu
nedenle burada q değerlerini almak için her bir eylem için q değerini elde etmek
için kullanıyoruz ve daha sonra suşi Max kullanıyor ya da Max'imizde son işlemi yapın, burada tanıtacağım Voivode APA
nüansına karşılık gelecek ve çıktı nöronları anahtar değerler olduğundan.
Ben de bu değişkeni arayacağım.
Q Bu, q değerlerine gittiğimiz anlamına geliyor ve şimdi değişken olan gıda bağlantımızı doğrudan alıyoruz.
Nesnemizden bir değişken koymak.
burada F C'yi kendine öğretmiş olarak alıyoruz ve tabii burada bu bağlantısın sol tarafındaki nöronları giriyoruz.
Dolayısıyla biz
X olan ilk satırdan elde ettiğimiz şey budur.
Yani x İşte biz gidiyoruz.
Artık Q değerlerimizi alıyoruz.
Sinir ağımızın çıkış nöronları budur.
TAMAM.
Ve sonra kodun son satırı elbette bu ileri fonksiyonu bu değerleri döndürmek için kullanılır.
Q değerleri eklemeliyiz ve bu, her olası eylem için anahtar değerlerini döndürüyor; sola doğru gitmek veya sağa gitmek.
Dolayısıyla sadece bir dönüş ve basitçe
Tamam.
Öyleyse tebrikler.
Birinci sınıfımızla işimiz bitti ve aslında biz sinir ağı mimarisi yapılıyorduk.
Unutmayın bunun bitmiş bir iş değil.
Sinir ağının mimarisini her zaman farklı olanlarla çalışarak artırabilirsiniz.
Bunu yapmak için daha fazla nöron ekleyerek çekinmeyin.
yer değiştirebilir ve daha sonra bazı yararlı bağlantılar kurarak daha gizli katmanlar ekleyebilirsiniz.
Örneğin, 50 gizli nöron eklemek isterseniz burada 30 ve 50 50 50 ve 50 ile
Bu gerçekten bir sanatçının işidir.
Her durumda en iyi mimarinin ne olacağına dair genel bir kural yoktur.
Bu yüzden denemek zorundayız.
Hadi deneyelim ki sonuçta oldukça iyi kendi kendine çalışan bir otomobil bulacağımızı göreceksiniz.
Tamam.
Ve şimdi, deneyim tekrarıyla ilgili bir sonraki sınıfa geçeceğiz ve bunu önümüzdeki üç ila
iki saat içinde yapacağız.
O zamana kadar AI zevk.