Bonjour et bienvenue dans ce tutoriel sur Python.
Très bien, maintenant nous allons créer la fonction avant qui propagera les signaux de sortie de notre
cerveau vers le corps de l'IA afin que celui-ci joue l'action appropriée pour atteindre la veste.
Mais il n'y a pas encore de réaction car il n'y a pas de formation que nous n'avons pas encore formée pour
l'IA mais c'est exactement ce que nous ferons en partie pour mettre en œuvre une curine convolutionnelle profonde qui, par
la même occasion, je renommerai la formation de l'IA avec Killary convolutionnelle profonde.
Mais pour le moment, nous devons transférer le signal de la couche de sortie du cerveau au corps.
Et c'est exactement ce que nous allons faire avec cette fonction avancée qui est la dernière fonction de notre
corps.
Alors faisons ceci.
Nous commençons avec Teff forward et selon vous quels arguments cela va prendre.
Eh bien, ça va prendre force d'abord, puis il y en a un autre.
Eh bien oui il y a.
Et qu'est-ce que ça va être.
Naturellement, nous voulons transmettre le signal de sortie du cerveau au corps et l’entrée sera donc
le signal de sortie du cerveau.
Et maintenant, nous devons donner un nom à ces signaux extérieurs.
Et donc je vais ajouter ici l'argumentation exposée.
Cela correspond donc aux signaux de sortie du cerveau après que les images d’entrée soient propagées dans tout le cerveau
pour atteindre la sortie plus tard qui est X ici revient par la fonction avant du
cerveau.
Et maintenant, ce signal de sortie du cerveau sera transmis au corps avec cette nouvelle fonction
avancée que nous allons créer dans la classe suivante.
Faisons cela, ajoutons un peu de couleur ici et maintenant, comme vous l'avez compris, nous allons utiliser la
méthode suivante pour jouer l'action.
Cela signifie que le corps de notre IA après avoir reçu les signaux de sortie du cerveau jouera les
actions avec la technique suivante.
Donc, fondamentalement, ce que nous devons faire est exactement identique à ce que nous avons fait pour la voiture.
Nous allons obtenir notre distribution de probabilités.
C'est la première étape et ensuite nous allons échantillonner une action en fonction de cette distribution de probabilités.
Donc, fondamentalement, nous pourrions maintenant obtenir notre fichier de voiture autonome et copier-coller ce que nous avons implémenté
pour la fonction de sélection dans la voiture autonome.
Mais faisons-le encore.
Ce sera une bonne pratique et en réalité, vous pouvez essayer de le taper avant moi.
OK, nous allons donc commencer par obtenir nos probabilités.
Je rappelle donc qu’il s’agit d’une distribution de probabilités pour chacune des q valeurs qui dépendent de l’image
d’entrée et de chaque action.
Nous avons donc une valeur clé pour chacune des six ou sept actions possibles et nous obtenons donc une distribution de
sept probabilités, puis de sept parce que je pense qu'il y a sept actions au lieu de six.
Parce qu'en plus de se déplacer pour gauche à droite ou de tirer, nous pouvons aussi courir qui fait
sept actions possibles et donc nous obtenons une distribution de sept probabilités une pour chaque valeur q associée à chaque action.
Donc, Propst égale.
Et maintenant rappelez-vous ce que nous devions faire.
En gros, nous devons utiliser la fonction soughed max du module fonctionnel.
C’est très simple. Nous prenons d’abord notre module fonctionnel, puis nous prenons ensuite notre fonction
suivante.
C'est ici.
Nous appuyons sur Entrée et nous plaçons maintenant les arguments de la fonction suivante que je rappelle sont les éléments pour lesquels
vous voulez créer une distribution de probabilités.
Et donc, bien sûr, les valeurs q qui constituent les sorties du réseau de neurones.
C'est la sortie du réseau de neurones pour laquelle vous voulez créer une distribution de probabilités.
Rappelez-nous maintenant que nous voulons créer cette distribution de probabilités pour pouvoir explorer les différentes actions
au lieu de choisir directement celle qui a la valeur Q maximale.
Si nous choisissons directement celui qui a la valeur Q maximale où nous n'explorons pas beaucoup les autres actions et nous
risquons de rater quelque chose.
Mais avec cette méthode suivante, nous pouvons explorer davantage et donc peut-être trouver des solutions cachées dans
les modèles qui pourraient être bien meilleurs.
Donc, encore une fois, je recommande fortement le matériel Nax et à partir de maintenant, ce que nous devons faire est de saisir les valeurs
qui sont notre sortie ici.
Les sorties de notre cerveau sont tellement sorties que nous partons.
Mais nous avons ensuite ce paramètre de température que nous pouvons utiliser et que nous pouvons configurer pour personnaliser l’exploration.
Rappelez-vous que plus nous établissons la température, moins l'exploration des autres actions sera effectuée, car la meilleure action
sera sélectionnée avec une probabilité plus élevée, par opposition aux autres actions qui seront
sélectionnées avec des probabilités plus faibles.
C'est exactement comme avec une voiture et nous devons donc multiplier la sortie ici par notre paramètre de température
t pour que nous devenions parfaits maintenant nous recevons un petit avertissement car nous n'avons pas encore utilisé les préparations mais nous sommes sur le
point de l'utiliser maintenant.
Et cela nous amène à la prochaine chose que nous devons faire.
Comment allons-nous utiliser ces probabilités?
Nous allons échantillonner l'action finale de cette distribution de probabilités. Nous devons donc maintenant
utiliser la fonction multinomiale pour échantillonner l'action en fonction de cette distribution
de probabilités.
Alors maintenant, nous sommes prêts à recevoir nos actions.
Je crée donc un nouveau voïvode ici parce que cela deviendra des actions qui seront jouées par le corps
de notre IA.
Et donc maintenant nous prenons notre distribution de probabilités probs à laquelle nous ajoutons des points et ensuite la méthode multi
normale.
Très bien et maintenant nous avons nos dernières actions à jouer là assemblées à partir de notre distribution d'accessoires.
Ok parfait.
Alors maintenant, nous étions prêts à retourner ce que nous voulons.
C'est l'action à jouer.
Et ce sont bien sûr des actions et maintenant l'avertissement devrait disparaître.
Nous utilisons tout ce que nous voulons.
Nous y voilà.
Parfait.
Alors maintenant, la fonction de transfert est prête.
Et félicitations
Le corps est également prêt.
Alors maintenant, nous avons notre cerveau.
Nous avons notre corps et donc nous sommes prêts à les assembler pour faire de la future IA notre future AI
Je ne serai composé que d'un cerveau et d'un corps.
Et c'est donc ce qui a une intelligence et un corps pour jouer les actions qui seront les
bonnes actions à jouer grâce à son intelligence.
Mais rappelez-vous avant de devoir former son intelligence et c'est ce que nous ferons en partie
pour former l'œil grâce à l'apprentissage cool convolutionnel.
D'accord.
Faisons donc l'IA dans les prochains travaux.
Je pense que ça va encore être une classe de deux fonctions.
Et si celui-ci nécessite deux ou trois tutoriels.
Donc je ne peux pas attendre.
Ce sera passionnant.
Et jusque là je