Merhaba ve bu Python öğreticisine hoş geldiniz.
Tamam.
Bu yağda, doğru hareketi ve her seferinde onu seçecek işlevi yapacağız.
Yani temelde arabayı doğru hareket haline getirecek olan kısmı uygulayacağız.
Ve her seferinde düz gitmeye ya da hedefe ulaşmak için doğru gidişe
ve engellerin önüne geçilmeye bırakılıyor.
O halde şimdi bunu yapalım.
bir parola koyacağız ve bu seçme eylemi işlevi iki argüman alacaktır.
Bir işlevi tanımlamak için her zamanki gibi sağırlarla başlayacağız ve ardından bazı eylemden seçme eylemi
diyeceğimiz fonksiyona
Birincisi, nesneye atıfta bulunmak için büyüyorsun kendine özgüdür ve kendinize göre hangisine ait
olacak ikinci argüman vardır.
Peki ne olabilirdi.
ya da üç olası eylemin her biri için q değerleri ve bu
nedenle, çıktı olacağı eylemi gerçekleştiren eylem. sinir ağı giriş durumuna bağlıdır
ve girdi durumları tam olarak, seçme eylemi işleviyle ihtiyacımız olan ikinci argümandır.
Düşünerseniz, seçtiğimiz eylem, sinir ağının çıktısından gelir; çünkü sinir ağı çıktısı
Çünkü tam anlamıyla sinir ağı çıktısını alacağız.
Ve tabii ki sinir ağı çıktısı doğrudan sinir ağı girdisine bağlıdır.
Bu yüzden bizim argümanımız olacak.
Ve şimdi bunu devlet olarak adlandıracağımız herhangi bir ad verebiliriz çünkü sinir ağlarının girişi, beş boyuttan
üç sinyale yönlendirme ve eksi yönlendirme olmak üzere beş boyutlu bir vektör tarafından
kodlanan girdi durumlarıdır.
Ve şimdi şeyler kolay olacak.
Giriş durumunu sinir ağına besleyeceğiz, sağdaki sınıfı bir sonraki sınıfla inşa
ediyoruz ve daha sonra üç olası eylemin her biri için anahtar değerler olan
çıktıları alacağız ve sonra Bu öğreticide açıklayacağımız yumuşak Max yöntemini
kullanarak.
Son olarak oynamak için harekete geçeceğiz.
Bu işin içine girelim ve bunları uygulayalım.
Başlamamız gereken ilk şey, az önce bahsettiğim şeyle ilgili, Max'in yumuşak
Max fikri her seferinde en iyi oyunu almaya çalışacağımız yönünde.
Ancak aynı zamanda farklı eylemleri de keşfedeceğiz.
Ve bunu nasıl yapacağız.
Diğer eylemleri araştırmaya devam ederken nasıl oynamak için en iyi işlemi alabiliriz?
Her bir q değeri için bir olasılık dağılımı üreten bu madde
fikrini kullandık.
Q Devlet eylemi.
Artık her hareket için bir Q değeri var, oradan da sağdan sola gidiyoruz.
Ancak bu q değeri giriş durumuna da bağlıdır.
Tam olarak Q işlevinin sezgi derslerinde kullandığı şey budur.
Bu Q işlevi, devletin ve eylemin bir fonksiyonudur.
Burada burada devlet olan bir giriş durumu ve üç olası eylem,
çünkü üç yeni değerimiz var Q. Durum eylemi 1 Q devlet eylemi 2 ve iki durum
eylemi 3 ve biz bu üç anahtar değere göre olasılık dağılımı üretmek için gidiyoruz.
Yani birinci Q değeri için ikinci Q değeri için olasılıklardan biri ve üçüncü Q
için bir üçüncü olasılık için bir ihtimal bulacağız ve üç olasılık da toplamı 1 olacak.
bütün bunları sızarmış Max ile yapacağız ve souged Max, etrafındaki en yüksek Q olasılığına sahip olacak.
Ve bu yüzden
Bu nedenle yumuşak Max'e bir alternatif, doğrudan q değerlerinin maksimumunu almayan basit bir RMX
ancak bu durumda diğer işlemleri keşfetmiyoruz.
Bu olasılıklar sayesinde, çok hızlı bir şekilde göreceğimiz bir sıcaklık parametresi kullanarak başka
bir yerde keşfedebiliriz.
Bu sıcaklık parametresini yapılandırarak onları hala keşfedebiliriz.
Bu nedenle genel olarak güvenlik açısından basit bir RMX yerine yumuşak x kullanmanızı şiddetle tavsiye ederim.
Pekâlâ, bu yüzden X uygulamalarını yapalım ve bu nedenle anladığınız gibi.
Sümüklü Max, mümkün olan üç eylem için üç Q değerinden her birinin olasılıklarını döndürür.
Peki, yaratacağımız ilk değişken muhtemelen bu olasılıklara atıfta bulunuyor.
Dolayısıyla eşyalar eşit ve şimdi sızarmış bir sonraki işlevi alacağız ve sana göre nereden
alacağız ona göre.
Elbette ki ithal ettiğimizi hatırlıyor musun?
Ve hatırlattığım işlevsel alt modül, bir sinir ağı uygulamak için eylemlerin
çoğunu içeren modüldür.
bu aslında bu fonksiyonel alt modülden, kendi sonraki fonksiyonumuzu alacağımız anlamına geliyor.
F kısayolunu verdik ve
Fakat ona bir kısayol verdikten sonra, burada bir sonraki fonksiyonumuzu aldığımız fonksiyonu temsil eden
bir Neph ile başlıyoruz.
İşte burada.
İlk ve parantez bu.
Tamam.
Şimdi bir sonraki işleve girmek için neye ihtiyacımız var.
Tabii ki bunun için olasılık dağılımı oluşturmak istediğimiz varlıklardır.
Ve bu varlıklar nelerdir.
Elbette bunlar anahtar değerlerdir.
Şimdi soru şu ki q değerlerini nasıl elde edebiliriz.
Elbette q değerleri, sinir ağı çıktısıdır ve sinir ağının bu çıktılarını elde etmek
için kullanılır.
İşte geldik
Yeni ağımızı almamız gerekiyor.
Ama aslında biz zaten sahibiz çünkü sonunda işlev başlatıldı.
İşe yaramayacak başka bir şey olmayan kendi kendine öğretilen bir modeli yarattığımızı biliyoruz, çünkü ağ sınıfının
yeni bir nesnesidir.
Ve bu yüzden bu mükemmel.
Burada modelimizi alabilir ve daha sonra bu modeli, burada argüman olan girdi
durumuna uygulayabilir ve aradığımız çıktıları geri alabiliriz.
Anahtar değerler budur.
Ve şimdi modeli işte tanıtmak için neden buraya getirmek zorunda olduğumuz sezgileriniz daha da iyi
olabilir.
Nesneye yönelik programlamayla başlayanlar, bundan sonra tüm bunların doğal bir
hal alacağını göreceksiniz.
Dolayısıyla modellerimizi kendi modelleriyiz, çünkü burası, burada oluşturduğumuz nesnenin modeli olmalı.
Ancak, sinir ağı modelimizin çıktısını elde etmemiz gerekiyor ve bu nedenle
burada, state adlı girdi durumunu gireceğimiz bazı parantezler duyacağız.
Bu yüzden öncelikle yapmak istediğimiz şey devlete girmek ama şimdi bir şeyin devlete basit bir set gibi görünmesine
dikkat etmemiz gerekiyor.
hücrenin seçim işlem fonksiyonunun argümanı olarak daha küçük bir devlette kullanılacağına karar verdik.
Ancak o devletin aslında meşale sensörü olacağını hatırlayın; daha sonra, bu
Burada bulunan devletin argümanı aslında kendi kendine öğretilen daha az devlet haline gelecektir.
Ve işkenceye maruz kalan bir cevap dünyası olduğu için model onu kabul edecektir.
Bu kadar iyi.
Ama şimdi algoritmayı iyileştirebiliriz.
Devlet bir meşale algılayıcısı olduğu anda ve daha önce söylediğimiz gibi, algılayıcıların çoğu voivode'a
sarılır.
Bu ayrıca bir degrade içerecektir.
Bu yüzden şimdi ilk önce bir tensör olan bu girdi durumunu bir meşale
haline getiriyoruz, fakat bu giriş durumları olduğu için bazı farklılaşma olmayacak.
Bu devlet meşalesi Voivode degradesini kullanmayacağız ve istasyonlar da olabilir
ve bu nedenle şimdi yapmamız gereken şey bu meşale sensör durumunu böyle bir meşale değişkenine dönüştürmek.
Ancak daha sonra grafiğin tüm gradyanların Mudgal'in sonundaki kuraklıkların yapılmasını
istemediğimizi belirtmek.
Peki burada, uçucu olanın gerçek olduğuna eşit çıkacağız.
devlet ateşli sensörümüzü meşale haline getirdik ama bu Votel'in gerçek barometresi sayesinde.
Böylece şimdi
Bu modelin sonundaki tüm koşulların grafiğine, bu giriş durumlarıyla ilişkilendirilmiş degradeleri
dahil edeceğiz.
Bu başka bir teknik numara.
Bu bize biraz bellek kazandıracak ve bu nedenle bu performansı artıracaktır.
Bu yüzden bunu yapmamızı kesinlikle öneririm ve şimdi daha eğlenceli bir şeyler ekleyeceğiz.
Bahsettiğim bu sıcaklık parametresi ile ilgili.
karar vermesi gereken eylemden nasıl emin olacağınızı modüle etmemizi sağlayacak parametredir.
Bu yüzden bu sıcaklık parametresi, sinir ağının oynamaya
Bu yüzden bu sıcaklık parametresi pozitif bir sayı olacak ve sinir ağının hareket halindeyken ne
kadar az emin olursanız ve sıcaklık parametresi ne kadar yüksek olursa sinir ağı
oynamaya karar verdiğinden daha emin olursunuz .
Ve bu parametreyi eklemek için Kugan'ın bu sıcaklık parametresi tarafından kullanılan çıktıları
çarpacağım.
Örneğin 7 ile başlayalım ve burada küçük T eşittir 7'yi belirtmeye gidiyorum.
Bu sıcaklık parametresi.
Üzgünüm 7'ye gidiyorum.
Başka bazılarını deneyeceğiz, ancak sadece küçük bir taneyle başlamak istiyorum çünkü bunu
küçük bir tanesiyle göreceksin.
Otomobilimiz yine de bir çeşit böcek gibi davranır, ancak sıcaklık parametresini arttırarak kodumuz
daha çok bir araba gibi görünür ve sürüşe karar vermeniz çok daha iyi olur.
Ve bu yüzden mantıklı geliyor çünkü bu sıcaklık parametresi ne kadar yüksek
olursa, Juval'ın kazanılma ihtimali o kadar yüksek olacak, örneğin q değerlerinin yumuşak max değerine sahip olsaydık.
Birden üç eşitliğe kadar doldurulursa, bir iki üç tane basit rakam alalım.
Örneğin 0. 04 0. 11 ve açık seksen beş.
Sonra daha yüksek sıcaklık alarak sıcaklığı arttırarak.
Şu anda sıcaklık, örneğin Tussaud çıkarır ve bunu kopyalayalım ve örneğin iki veya
üç çarpıp aynı değerlere sahip olmakla birlikte üçlü sıcaklık parametresi ile çarpılıncaya kadar yüksek sıcaklık
alarak bir sıcaklığa eşittir.
İlk Q değeri için sıfır gibi bir şey elde edeceğiz, çünkü bu sıfırın etrafındaki
bir şey ikinci ihtimal için çok küçük bir olasılık vardı, çünkü bu hala
düşük ihtimaldi.
Öyleyse örneğin 0 2 noktasını diyelim.
Ama o zaman bu üçüncü olasılık en büyük ve oldukça yüksek bir ihtimaldi.
Sıcaklığı arttırarak bu olasılık daha da artacaktır, çünkü bunun oynamamız
gereken eyleme karşılık gelen doğru Q değeri olduğundan daha emin olacağız ve bu
nedenle 0'a benzemektedir. 98.
Şimdi Sıcaklık parametresini de arttırarak, burada üçüncü eylemin oynamak için harekete geçeceğinden
daha emindik. Çünkü bu eylemin q değeri için olasılık sadece en büyük
değil, aynı zamanda çok yüksek.
Bu yüzden bu sıcaklık parametresi de bu kadar.
Bu, hangi yönde oynamaya karar vermemiz gerektiğinin kesinliği ile ilgilidir.
Tamam.
Bu yüzden bu yorumu kaldıracağım.
Bu sadece açıklamaktı.
Ve şimdi de harekete geçelim.
Peki bunu nasıl yapacaksın.
bir olasılık dağılımı oluşturmak değil aynı zamanda yumuşak sonraki yöntemin ikinci basamağıdır.
Bir sonraki yöntemin ilkesi, yalnızca anahtar değerlerin her biri için
Son dağıtımımızı yapmak için bu dağıtımdan rastgele bir çizim yapıyoruz.
Ve tabii ki en yüksek olasılıkla Q değerine karşılık gelen eylemi almak için yüksek
bir şansa sahip olacağız, çünkü dağıtım bunun tam olarak nasıl yapıldığı.
İşte gidiyoruz.
Harekete geçelim.
Bu yüzden, yeni bir Voivode tanıtacağız. Eylem çağrısı yapacağız ve bu eylem, daha
önce bu saatte oluşturduğumuz olasılık dağılımının rastgele bir çizimi olacak.
Öyleyse nasıl böyle rasgele bir beraberlik alacağız.
Pabucumuzun sahiplik aldığı ve ardından dart yaptığımız her önemli değer için pervanemizin
olasılıklarını alacağız ve daha sonra çok Gnomeo işlevini kullanacağız ve bu da bu dağıtım sürecinden
rastgele bir çizim yapacak.
Bu yüzden onun tepkisini alacak tek şey bu.
Mükemmel.
Ve şimdi elbette eylemi geri getireceğiz.
Burada küçük bir numara var.
Bu Propst'in bu çok terimli maddenin sahte bir rozetle uygulanabilir hale getirdiği gerçeği nedir?
Bu sahte elmasları biliyorsunuz ve partiye tekabül ediyor ve bu nedenle istediğimiz doğru sonucu elde
etmek için 0 1 veya 2'deki eylem var.
Burada sadece veri ve daha sonra bazı parantezler eklemeliyiz ve burada eylemler, aradığımız
bir veya iki, içerik ve indeks 0 ve 0'dır.
Tamam.
Ve işte gidiyoruz.
Şimdi, Aİ'nin hangi eylemi yapacağını bildiği bu seçme eylemi işlevi sayesinde eyleme geçiyoruz.
Ve her seferinde.
Müthiş.
Şimdi, öğrenme işlevi olacak bir sonraki işleve geçebiliriz.
Ve bildiğiniz tüm sinir ağını tüm ileriye yayılımla eğiteceğimiz yer burası
ve daha sonra geri yayılım anlamda kategorize etmektir.
Temel olarak, yapay zekanın kalbinde yer alan derin öğrenme modelinin
tüm eğitimini uygulayacağız.
Bu yüzden bunu yapmak için sabırsızlanıyorum.
Bu heyecan verici bir ders olacak ve bu yüzden sizi bir sonraki Statoil'de göreceğim.
O zamana kadar tadını çıkarın.
BEN.