Hallo en welkom bij deze Python-tutorial.
Oké, dus we hebben net de architectuur van een neuraal netwerk gebouwd met de energiefunctie van
onze netwerkklasse, en nu gaan we een tweede functie maken, de voorwaartse functie.
En dat is de functie die de neuronen activeert.
Dat wil zeggen, het is de functie die wordt uitgevoerd voor voortplanting.
Dus laten we dit doen.
Laten we deze functie maken, laten we hem naar voren noemen, zoals we net zeiden.
En voor deze functie zijn twee argumenten nodig.
De eerste is, zoals gewoonlijk, zelf.
Je moet de variabelen van het object kunnen gebruiken omdat we EFSI één gaan gebruiken, NFC twee.
We hebben dus het zelf nodig om deze variabelen te kunnen gebruiken.
En dan hebben we een tweede argument nodig, dat is onze input.
En we gaan het staat noemen, omdat staat precies de input is van onze neurale netwerken.
Weet je, dat zijn de staten.
Er zijn inputs die het neurale netwerk binnenkomen en als output zullen we de sleutelwaarden van de drie mogelijke
acties naar links laten gaan, rechtdoor gaan of naar rechts gaan.
Maar we hoeven het hier niet als argument in te voeren, want dat is precies waar we naar willen terugkeren.
Deze voorwaartse functie zal niet alleen de neuronen activeren, maar zal ook en meestal de
kernwaarden retourneren voor elke mogelijke actie, afhankelijk van de invoerstatus hier.
Oke.
Dus dat zijn de twee argumenten die we nodig hebben.
En laten we nu naar de functie gaan en specificeren wat we wilden doen.
Oké, dus het eerste wat we gaan doen is de verborgen neuronen activeren en we gaan de
verborgen neuronen aanroepen met de variabele X.
Dus X vertegenwoordigt de verborgen neuronen.
En hoe gaan we ze dan activeren?
Natuurlijk gaan we onze inputneuronen gebruiken.
We gaan onze eerste volledige verbinding, FS1, gebruiken om de verborgen neuronen te krijgen en dan gaan
we er een activeringsfunctie op toepassen, wat de gelijkrichtfunctie zal zijn.
Dus hoe gaan we dat doen?
Vergeet niet dat we de torch that en functionele module hebben geïmporteerd die alle functies bevat die het recht hebben om een neuraal netwerk te
implementeren en we gaven het de snelkoppeling F..
Dus wat we nu gaan doen, is dat we een van deze functies van de functionele module
gaan gebruiken en de functie ervan is de RELU-functie.
Dus wat echt relevant is, is de gelijkrichtfunctie die je zag in de intuïtieve lezingen.
Dat is slechts een naam die aan de gelijkrichterfunctie is gegeven.
Maar aangezien deze functie is overgenomen van een in-functionaliteit die de sneltoets f heeft gekregen, moeten we hier
eerst F dat typen, en dan kunnen we deze functie daar nemen.
En eigenlijk, als ik R typ, hier gaan we, hebben we de functie.
Dus dat is de gelijkrichtfunctie die de verborgen neuronen activeert.
Dat is X..
Dus in deze rijksfunctie begrijpen we nu perfect wat we moeten invoeren.
Dat zijn de neuronen die we willen activeren, dat zijn de verborgen neuronen.
Om deze verborgen neuronen te krijgen, nemen we onze eerste volledige verbinding, FS1, die
we zullen toepassen op onze inputneuronen om van de inputneuronen naar de verborgen neuronen te gaan.
Laten we dus onze eerste volledige verbinding F nemen. C. een.
Maar onze eerste volledige verbinding is een variabele van ons object.
Daarom moeten we hier eerst zelf die FS1 typen, hier gaan we.
Dat is de eerste volledige verbinding van ons neurale netwerk.
En binnen deze eerste volledige verbinding gaan we onze invoerstatussen invoeren om van de invoerneuronen naar de
verborgen neuronen te gaan.
En omdat we je de naam staat hebben gegeven, moeten we hier de staat invoeren en dan gaan we.
We krijgen nu geactiveerde verborgen neuronen.
Oké, en nu we de verborgen neuronen hebben, gaan we de uitgangsneuronen teruggeven op de volgende
regel en zoals je begreep, komen de uitgangsneuronen overeen met onze acties.
Maar dit zijn niet de acties direct.
Dit zijn de belangrijkste waarden omdat we een deep learning-model bouwen dat een deep learning-model combineert om
te blijven leren.
En daarom gebruiken we hier cue learning om de belangrijkste waarden voor elk van onze acties te krijgen.
En later, met Softmax of in RMX, krijgen we de laatste actie.
Dus hier komen de variabelen die ik ga introduceren overeen met de meningen, en aangezien de
output-neuronen de kernwaarden zijn.
Nou, ik ga deze variabele cuke-waarden noemen.
Daar gaan we.
Dus que-waarden en nu nemen we direct onze volledige verbinding, die de verbale 42 is maar beschikbaar is vanuit ons
object.
Dus we nemen hier autodidact FC2.
En natuurlijk voeren we hier de neuronen van de linkerkant van deze voedselverbinding in.
Dat is wat we kregen van de eerste regel, dat is X, dus X.
Daar gaan we.
We krijgen nu onze kernwaarden.
Dat zijn de outputneuronen van ons neurale netwerk.
OK, en dan de laatste regel codes.
Natuurlijk wordt deze vierde functie gebruikt om deze waarden te retourneren.
Dus we hoeven alleen maar een rendement toe te voegen en gewoon schattig.
Waarden en dat levert de kernwaarden op voor elke mogelijke actie.
Ga naar links, ga rechtdoor of ga naar rechts.
Oké, dus gefeliciteerd, we zijn klaar met onze eerste klas en eigenlijk zijn we klaar met het maken van de architectuur
van het neurale netwerk.
Onthoud dat dit geen voltooide klus is.
Je kunt de architectuur van het neurale netwerk altijd verbeteren door verschillende te proberen.
Dus voel je vrij om dat te doen door hier meer neuronen toe te voegen.
Als u bijvoorbeeld 50 verborgen neuronen wilt toevoegen, kunt u de 30 hier en de drie
hier vervangen door 50, 50 en 50.
En dan kun je nog wat verborgen lagen toevoegen door nieuwe verbindingen te maken.
Nou, dat is echt het werk van een artiest.
Er is geen algemene regel van wat de beste architectuur zou zijn in elke situatie.
Daarom moeten we experimenteren.
Maar laten we het daar alvast mee proberen.
Je zult zien dat we uiteindelijk een behoorlijk goede zelfrijdende auto krijgen.
Oke.
En nu gaan we de volgende les maken, die gaat over de ervaring die we spelen en dat zullen we
doen in de volgende drie tutorials.
Tot die tijd, geniet van I.