Xin chào và chào mừng bạn đến với hướng dẫn Python này.
Được rồi, vì vậy chúng ta vừa xây dựng kiến trúc của mạng nơ-ron với hàm init của lớp mạng của
chúng ta, và bây giờ chúng ta sẽ tạo một hàm thứ hai, sẽ là hàm chuyển tiếp.
Và đó là chức năng sẽ kích hoạt các tế bào thần kinh.
Đó là, đó là chức năng sẽ thực hiện truyền về phía trước.
Vì vậy, chúng ta hãy làm điều này.
Hãy tạo chức năng này, hãy gọi nó về phía trước, như chúng ta vừa nói.
Và hàm này sẽ nhận hai đối số.
Đầu tiên, như thường lệ, bạn biết đấy, có thể sử dụng các biến của đối tượng vì chúng ta
sẽ sử dụng FC một và FC hai.
Vì vậy, chúng ta cần cái tôi.
Để có thể sử dụng các biến này.
Và sau đó chúng ta sẽ cần đối số thứ hai, là đầu vào của chúng ta, và chúng ta sẽ gọi nó là trạng
thái vì trạng thái chính xác là đầu vào của mạng nơ-ron của chúng ta.
Đó là các trạng thái là đầu vào đi vào mạng nơ-ron.
Và sau đó là kết quả đầu ra, chúng ta sẽ có các giá trị cue mà ba hành động có thể đi sang trái, đi thẳng hoặc
đi sang phải.
Nhưng chúng ta không cần nhập nó làm đối số ở đây vì đó chính xác là những gì chúng ta muốn trả về.
Vì vậy, hàm chuyển tiếp này sẽ không chỉ để kích hoạt các nơ-ron mà còn và chủ yếu là nó sẽ trả về các
giá trị cue cho mỗi hành động có thể xảy ra tùy thuộc vào trạng thái đầu vào ở đây.
Được rồi, đó là hai đối số mà chúng ta cần.
Và bây giờ chúng ta hãy đi vào bên trong hàm và xác định những gì chúng ta muốn nó làm.
Được chứ.
Vì vậy, điều đầu tiên chúng tôi sẽ làm là kích hoạt các nơ-ron ẩn và chúng tôi sẽ
gọi các nơ-ron ẩn bằng biến X.
Vì vậy, X đại diện cho các tế bào thần kinh ẩn.
Và vậy chúng ta sẽ kích hoạt chúng như thế nào?
Tất nhiên, chúng ta sẽ lấy các tế bào thần kinh đầu vào của chúng ta.
Chúng tôi sẽ sử dụng kết nối đầy đủ FC đầu tiên của chúng tôi để lấy các nơ-ron ẩn và sau đó chúng
tôi sẽ áp dụng một chức năng kích hoạt trên chúng, đó sẽ là chức năng chỉnh lưu.
Vì vậy, làm thế nào chúng ta sẽ làm điều đó?
Hãy nhớ rằng chúng tôi đã nhập mô-đun chức năng dot net dot torch có chứa tất cả các chức năng trong PyTorch để triển khai mạng nơ-ron và
chúng tôi đã cung cấp cho nó phím tắt.
F Vì vậy, thực sự những gì chúng ta sẽ làm bây giờ là chúng ta sẽ sử dụng một trong những
hàm này từ mô-đun chức năng và hàm này là hàm thực.
Vậy giá trị là gì?
Giá trị là chức năng chỉnh lưu mà bạn đã thấy trong các bài giảng về trực giác.
Đó chỉ là tên được đặt cho chức năng Chỉnh lưu.
Nhưng vì chức năng này được lấy từ một trong chức năng đó đã được cung cấp phím tắt f nên chúng ta cần nhập vào
đây dấu chấm f trước tiên và sau đó đó là nơi chúng ta có thể sử dụng hàm này.
Và thực ra nếu tôi gõ r e, thì ở đây, chúng ta có hàm giá trị.
Vì vậy, đó là chức năng chỉnh lưu sẽ kích hoạt các nơ-ron ẩn đó là X.
Vì vậy, trong hàm giá trị này bây giờ chúng ta hiểu hoàn toàn những gì chúng ta phải nhập.
Đó là các tế bào thần kinh mà chúng ta muốn kích hoạt, đó là các tế bào thần kinh ẩn.
Và vì vậy, để có được những tế bào thần kinh ẩn này, chúng ta sẽ thực hiện kết nối đầy đủ đầu tiên của chúng ta.
FC One mà chúng ta sẽ áp dụng cho các nơ-ron đầu vào của mình để đi từ các nơ-ron đầu vào đến các nơ-ron ẩn.
Vì vậy, hãy thực hiện kết nối đầy đủ đầu tiên của chúng tôi.
FC one Nhưng kết nối đầy đủ đầu tiên của chúng ta là một biến đối tượng của chúng ta.
Vì vậy, chúng ta cần gõ vào đây trước tiên tự chấm FC một ở đây chúng ta bắt đầu.
Đó là kết nối đầy đủ đầu tiên của mạng nơ-ron của chúng tôi.
Và bên trong kết nối đầu tiên này, chúng ta sẽ nhập các trạng thái đầu vào của mình để đi từ các nơ-ron đầu
vào đến các nơ-ron ẩn.
Và vì chúng tôi đã đặt cho nó trạng thái tên, nên ở đây chúng tôi phải nhập trạng thái và chúng tôi bắt đầu.
Bây giờ chúng ta nhận được các tế bào thần kinh ẩn được kích hoạt.
Được rồi.
Và bây giờ chúng ta đã có các tế bào thần kinh ẩn, chúng ta sẽ trả về các tế bào thần kinh đầu ra.
Vì vậy, dòng tiếp theo và như bạn đã hiểu, các nơ-ron đầu ra tương ứng với các hành động của chúng ta.
Nhưng đây không phải là những hành động trực tiếp.
Đây là những giá trị Q, bởi vì chúng tôi đang xây dựng một mô hình học sâu kết hợp một mô hình học
sâu để tiếp tục học hỏi.
Và do đó, chúng tôi sử dụng khóa học ở đây để nhận các giá trị Q cho mỗi hành động của chúng tôi.
Và sau đó sử dụng max soft hoặc ARG max, chúng ta sẽ có hành động cuối cùng.
Vì vậy, ở đây biến mà tôi sắp giới thiệu sẽ tương ứng với các nơ-ron đầu ra.
Và vì các nơ-ron đầu ra là giá trị Q, nên tôi sẽ gọi biến này là giá trị Q.
Chúng ta bắt đầu.
Vì vậy, các giá trị cue và bây giờ chúng ta trực tiếp nhận kết nối đầy đủ của chúng ta, đó là biến.
FC hai Nhưng một biến từ đối tượng của chúng tôi.
Vì vậy, chúng tôi tự ở đây.
FC hai Và tất nhiên ở đây chúng tôi nhập các nơ-ron của phía bên trái của kết nối này.
Đó là những gì chúng ta nhận được từ dòng đầu tiên, là x.
Vậy X, chúng ta bắt đầu.
Bây giờ chúng tôi nhận được giá trị Q của chúng tôi.
Đó là các nơ-ron đầu ra của mạng nơ-ron của chúng ta.
Và sau đó là dòng mã cuối cùng.
Tất nhiên, hàm thứ tư này được sử dụng để trả về các giá trị Q này, vì vậy chúng ta chỉ cần thêm
một trả về và chỉ cần Q.
Giá trị và điều đó sẽ trả về giá trị Q cho mỗi hành động có thể xảy ra.
Đi sang trái, đi thẳng hoặc đi sang phải.
Được rồi, xin chúc mừng.
Chúng tôi đã hoàn thành với lớp học đầu tiên của chúng tôi.
Và trên thực tế, chúng tôi đã hoàn thành việc tạo ra kiến trúc của mạng nơ-ron.
Hãy nhớ rằng, đây không phải là một công việc đã hoàn thành.
Bạn luôn có thể cải thiện kiến trúc của mạng nơ-ron bằng cách thử các kiến trúc khác nhau.
Vì vậy, hãy thoải mái làm điều đó bằng cách bổ sung thêm nhiều nơ-ron ở đây.
Ví dụ: nếu bạn muốn thêm 50 nơ-ron ẩn, bạn có thể thay thế 30 ở đây và 30
ở đây bằng 50, 50 và 50.
Và sau đó, bạn có thể thêm một số lớp ẩn hơn bằng cách tạo một số kết nối đầy đủ mới.
Chà, đó thực sự là công việc của một nghệ sĩ.
Không có quy tắc chung nào về kiến trúc tốt nhất trong mỗi tình huống.
Vì vậy, đó là lý do tại sao chúng ta phải thử nghiệm.
Nhưng chúng ta hãy thử với điều đó.
Bạn sẽ thấy rằng cuối cùng chúng ta sẽ có được một chiếc xe hơi tự lái khá tốt.
Được rồi.
Và bây giờ chúng ta sẽ thực hiện lớp tiếp theo, đó là về trải nghiệm chơi lại.
Và chúng tôi sẽ thực hiện điều đó trong ba hướng dẫn tiếp theo.
Cho đến lúc đó, hãy tận hưởng.
TÔI.