Cześć i witamy w tutorialu Python.
W porządku, więc teraz zrobimy funkcję do przodu, która będzie propagować sygnały wyjściowe naszego mózgu
do ciała sztucznej inteligencji, tak aby odegrał właściwą akcję, aby dotrzeć do kamizelki.
Ale nie ma jeszcze reakcji, ponieważ nie ma treningu, który nie wyszkoliłbyśmy jeszcze SI, ale to
jest właśnie to, co zrobimy częściowo, aby wprowadzić w głębokim splotu kurinię, którą przy
okazji zmieniam nazwę szkolenia AI z głęboko splotowym Killary.
Ale teraz musimy przekazać sygnał z warstwy wyjściowej mózgu do ciała.
I właśnie to zamierzamy zrobić z tą funkcją przodu, która jest ostatnią funkcją naszego
ciała.
Zróbmy to.
Zaczynamy od Teff do przodu i według ciebie, jakie argumenty podejmie.
Cóż, najpierw weźmie ona siłę, a potem kolejną.
Cóż, tak, jest.
I co to będzie.
Cóż, bardzo naturalnie chcemy przekazać sygnał wyjściowy mózgu do ciała i dlatego sygnał
wejściowy będzie sygnałem wyjściowym mózgu.
Teraz musimy nadać nazwę tym zewnętrznym sygnałom.
A więc dodam tu argument.
W porządku, co odpowiada sygnałom wyjściowym mózgu po tym, jak obrazy wejściowe są propagowane przez cały mózg,
aby dotrzeć do wyjścia później, co jest tutaj zwracane przez X przez funkcję przodu
mózgu.
A teraz ten sygnał wyjściowy mózgu zostanie przekazany do ciała za pomocą tej nowej
funkcji do przodu, którą wykonujemy w następnej klasie.
Zróbmy teraz trochę kolorów tu i teraz, ponieważ zrozumieliście, że użyjemy kolejnej metody
soughed do odegrania akcji.
Oznacza to, że ciało naszej sztucznej inteligencji po otrzymaniu sygnałów wyjściowych mózgu odtworzy
działania następną techniką.
Zasadniczo to, co musimy zrobić, jest dokładnie takie samo, jak to, co zrobiliśmy dla samochodu.
Zamierzamy uzyskać naszą dystrybucję prawdopodobieństw.
To pierwszy krok, a następnie spróbujemy wykonać akcję zgodnie z tym rozkładem prawdopodobieństw.
Tak więc, co możemy teraz zrobić, to uzyskać plik do samodzielnego prowadzenia samochodu i skopiować wklejenie tego,
co zaimplementowaliśmy do wyboru, faktycznie działa w samobieżnym samochodzie.
Ale zróbmy to jeszcze raz.
To będzie dobra praktyka i właściwie możesz spróbować wpisać ją przede mną.
OK, więc najpierw musimy ustalić nasze prawdopodobieństwa.
Przypominam, że jest to rozkład prawdopodobieństw dla każdej z wartości q, które zależą od obrazu
wejściowego i każdej akcji.
Mamy więc jedną kluczową wartość dla każdego z sześciu lub siedmiu możliwych działań, a zatem otrzymujemy rozkład
siedmiu prawdopodobieństw, a następnie 7, ponieważ myślę, że istnieje siedem działań zamiast sześciu.
Ponieważ oprócz poruszania się w lewo w prawo lub w strzelaniu możemy również uruchomić, co daje
siedem możliwych akcji, a zatem otrzymujemy rozkład siedmiu prawdopodobieństw po jednym dla każdej wartości q związanej z każdą akcją.
Więc Propst jest równy.
A teraz pamiętaj, co musieliśmy zrobić.
Zasadniczo musimy korzystać z funkcji soughed max z modułu funkcjonalnego.
To bardzo proste, że najpierw korzystamy z naszego modułu funkcjonalnego, a następnie wykonujemy naszą następną funkcję
soughed.
Oto jest.
Naciskamy enter, a teraz umieszczamy argumenty następnej funkcji, którą przypominam, elementy, dla których
chcesz utworzyć rozkład prawdopodobieństw.
I to jest oczywiście q wartości, które są wyjściami sieci neuronowej.
To jest wynik sieci neuronowej, dla której chcesz utworzyć rozkład prawdopodobieństw.
Przypomnijmy, że chcemy stworzyć ten rozkład prawdopodobieństw, aby móc badać różne akcje
zamiast wybierać bezpośrednio te, które mają maksymalną wartość Q.
Jeśli bezpośrednio wybierzemy ten, który ma maksymalną wartość Q, gdzie nie badamy zbyt wiele innych działań
i możemy coś przegapić.
Ale z tą złudną kolejną metodą możemy zrobić więcej eksploracji i dlatego może znaleźć jakieś ukryte rozwiązania
w wzorcach, które mogą być znacznie lepsze.
Więc ponownie bardzo polecam rzeczy Nax, a od teraz musimy wprowadzić wartości, które są
naszym wynikiem tutaj.
Wyjścia naszego mózgu dają nam to, do czego zmierzamy.
Ale wtedy mamy ten parametr temperatury, który możemy wykorzystać, abyśmy mogli skonfigurować, aby dostosować eksplorację.
Pamiętaj, że im wyżej ustawimy temperaturę, tym mniej eksploracji innych akcji zrobi, ponieważ najlepsze działanie
zostanie wybrane z większym prawdopodobieństwem, w przeciwieństwie do innych działań, które
zostaną wybrane z mniejszymi prawdopodobieństwami.
Dokładnie tak, jak w samochodzie, dlatego musimy pomnożyć wynik przez nasz parametr
temperaturowy t, że jesteśmy idealni, teraz dostajemy małe ostrzeżenie, ponieważ nie używaliśmy jeszcze prepsów, ale zamierzamy go
teraz użyć.
I to prowadzi nas do następnej rzeczy, którą musimy zrobić.
Jak zamierzamy wykorzystać te prawdopodobieństwa.
Cóż, będziemy próbować ostatecznej akcji, aby grać z tego rozkładu prawdopodobieństw, a zatem
musimy teraz użyć funkcji wielomianowej, aby wypróbować akcję zgodnie z tym
rozkładem prawdopodobieństw.
Teraz jesteśmy gotowi, aby uzyskać nasze działania.
Dlatego tworzę nowego wojewodę, ponieważ stanie się to działaniem, które będzie odgrywane przez ciało naszej
sztucznej inteligencji.
I tak bierzemy teraz naszą dystrybucję prob prawdopodobieństw, do których dodajemy kropki, a następnie metodę
wieloraką.
W porządku, a teraz otrzymujemy nasze ostatnie akcje do grania z naszej dystrybucji rekwizytów.
W porządku, doskonale.
Teraz byliśmy gotowi, aby zwrócić to, co chcemy.
To jest akcja do grania.
A to są oczywiście działania, a teraz ostrzeżenie powinno zniknąć.
Używamy wszystkiego, co chcemy.
No to jedziemy.
Idealny.
Teraz funkcja przekazania jest gotowa.
I gratulacje.
Ciało jest również gotowe.
Więc teraz mamy swój mózg.
Mamy nasze ciało i dlatego jesteśmy gotowi je zmontować, aby stworzyć przyszłą SI, naszą przyszłą SI, złożoną
z niczego innego niż mózg i ciało.
A zatem to właśnie inteligencja i ciało mają odgrywać działania, które będą odpowiednie
do działania dzięki jego inteligencji.
Ale pamiętaj, zanim będziemy musieli wyszkolić jego inteligencję i to właśnie zrobimy po części,
aby wyszkolić oko w splotowym, fajnym uczeniu się.
W porządku.
Zróbmy więc sztuczną inteligencję w następnych kłopotach.
Znów będzie to klasa dwóch funkcji.
Tak więc ten wymaga dwóch lub trzech samouczków.
Więc nie mogę się doczekać.
To będzie ekscytujące.
I do tego czasu I.