Bonjour et bienvenue dans ce tutoriel sur Python.
Très bien, nous construisons simplement l'architecture d'un réseau de neurones avec la fonction de notre classe de
réseau, puis nous allons créer une deuxième fonction qui sera la fonction avant
et qui activera les neurones.
C'est la fonction qui remplira pour la propagation.
Alors faisons ceci, faisons cette fonction, appelons-la comme nous venons de le dire et cette
fonction prendra deux arguments.
Tout d'abord, comme d'habitude, vous savez utiliser les variables de l'objet, car
nous allons utiliser SE1 NFC.
Nous avons donc besoin que le self puisse utiliser ces variables, puis nous aurons besoin d'un
deuxième argument, notre entrée, que nous appellerons état car cet état est exactement l'entrée de nos réseaux de
neurones.
Vous savez que ce sont les États.
Il y a d'autres entrées qui entrent dans le réseau de neurones, puis comme sorties, les valeurs q des
trois actions possibles vont de gauche à droite ou de droite.
Mais nous n’avons pas besoin de le mettre ici comme argument, car c’est exactement ce que nous
souhaitons revenir à cette fonction avant qui va non seulement activer les neurones, mais aussi et surtout renvoyer
les valeurs de cube pour chaque action possible en fonction du état d'entrée ici.
D'accord.
Voilà donc les deux arguments dont nous avons besoin.
Et maintenant, allons dans la fonction et spécifions ce que nous voulions faire.
OK, donc la première chose que nous allons faire est d’activer les neurones cachés et nous allons
appeler les neurones cachés par la variable x pour que x représente les neurones cachés.
Et alors, comment les activer.
Bien sûr, nous allons prendre nos neurones d’entrée.
Nous allons utiliser notre première connexion complète si vous voulez obtenir les neurones cachés, puis
nous allons leur appliquer la fonction d'inactivation, qui sera la fonction rectifiée.
Alors, comment vas-tu faire ça?
Rappelez-vous que nous avons importé le flambeau.
Et c'est ce module fonctionnel qui contient toutes les fonctions permettant de mettre en œuvre le réseau de neurones.
Et nous lui avons donné le raccourci.
En fait, ce que nous allons faire maintenant, c’est que nous allons utiliser l’une de ces fonctions
du module fonctionnel et que cette fonction doit vraiment fonctionner.
Donc, ce qui est vraiment important, c'est la fonction de redressement que vous avez vue dans les conférences sur l'intuition.
C'est juste et ensuite donné à la fonction de redresseur.
Mais puisque cette fonction est prise à partir de et dans cette fonction qui a été donnée le raccourci, nous devons
taper ici en premier lieu des pensées et ensuite c’est là que nous pouvons prendre cette fonction.
Et en fait, si je tape, nous sommes ici, nous avons la vraie fonction.
Donc, cela est dirigé par une fonction qui activera les neurones cachés qui est x.
Donc, dans cette fonction, nous comprenons parfaitement ce que nous devons saisir, ce sont les neurones que
nous voulons activer.
Ce sont les neurones cachés et pour obtenir ces neurones cachés, nous allons
prendre notre première connexion complète que nous appliquerons à nos neurones d’entrée pour passer des neurones d’entrée aux neurones.
Prenons donc notre première connexion complète.
Mais notre première connexion complète est une variable de notre objet.
Par conséquent, nous devons taper ici en premier lieu.
FC un ici nous allons.
C'est la première connexion complète de notre réseau de neurones.
Et à l'intérieur de cette connexion personnelle, nous allons entrer nos états d'entrée pour aller des neurones d'entrée
aux neurones cachés.
Et donc depuis que nous lui avons donné le nom STATE, nous avons ici deux états d'entrée et c'est parti.
Nous obtenons maintenant des neurones cachés activés.
D'accord.
Et maintenant que nous avons les neurones cachés, nous allons renvoyer les neurones de sortie.
Donc, ligne suivante et comme vous l'avez compris, les neurones de sortie correspondent à nos actions.
Mais ce ne sont pas les actions directement.
Ce sont les valeurs q parce que nous construisons un modèle numérique qui combine un modèle plus profond d’apprentissage Q
et c’est pourquoi nous utilisons ici l’apprentissage q pour obtenir les valeurs q de chacune de
nos actions. obtenez l'action finale donc ici le voivode que je vais présenter va correspondre à la nuance APA et
puisque les neurones de sortie sont les valeurs clés.
Eh bien, je vais appeler cette variable.
Q Cela signifie que nous allons à q valeurs et maintenant nous prenons directement notre lien alimentaire qui est la variable.
Pour mettre une variable de notre objet.
Donc, nous prenons ici F C autodidacte et bien sûr nous introduisons les neurones du côté gauche de
cette connexion.
C'est ce que nous avons obtenu de la première ligne qui est x.
Alors x on y va.
Nous obtenons maintenant nos valeurs Q.
C'est les neurones de sortie de notre réseau de neurones.
D'ACCORD.
Et puis la dernière ligne de code bien sûr cette fonction forward est utilisée pour renvoyer ces valeurs.
Il suffit donc d’ajouter un retour et simplement des valeurs Q qui renverront les valeurs clés pour chaque action possible aller à
gauche aller tout droit ou aller bien
D'accord.
Alors félicitations.
Nous en avons terminé avec notre premier cours et nous avons en fait fini de créer l'architecture du réseau de neurones.
Rappelez-vous que ce n'est pas un travail fini.
Vous pouvez toujours améliorer l'architecture du réseau de neurones en en essayant différentes.
Alors n'hésitez pas à faire cela en ajoutant plus de neurones ici.
Par exemple, si vous souhaitez ajouter 50 neurones cachés, vous pouvez simplement remplacer les 30 ici et
les 30 ici par 50, 50 et 50, puis vous pouvez ajouter des couches plus cachées en établissant des connexions utiles.
C'est vraiment le travail d'un artiste.
Il n'y a pas de règle générale sur ce qui serait la meilleure architecture dans chaque situation.
C'est pourquoi nous devons expérimenter.
Essayons avec cela, vous verrez que nous aurons finalement une très bonne voiture autonome.
D'accord.
Et maintenant, nous allons faire le prochain cours qui est consacré à la rediffusion d’expérience et nous le ferons dans les
trois ou deux prochaines heures.
Jusque-là, profitez de l'IA.