Halo dan selamat datang di tutorial Python ini.
Baiklah jadi kita hanya membangun arsitektur jaringan saraf dengan fungsi kelas jaringan kita dan kemudian
kita akan membuat fungsi kedua yang akan menjadi fungsi maju dan itulah
fungsi yang akan mengaktifkan neuron.
Itu adalah fungsi yang akan tampil untuk propagasi.
Jadi mari kita lakukan ini, mari buat fungsi ini, sebut saja maju seperti yang baru saja kita katakan dan fungsi
ini akan mengambil dua argumen.
Pertama adalah seperti biasa, Anda tahu untuk dapat menggunakan variabel objek karena
kita akan menggunakan NFC SE1.
Jadi kita membutuhkan diri untuk dapat menggunakan variabel-variabel ini dan kemudian kita akan membutuhkan argumen
kedua yang merupakan input kita dan kita akan menyebutnya negara karena negara adalah input dari jaringan saraf
kita.
Anda tahu itu Amerika.
Ada input lain memasuki jaringan saraf dan kemudian sebagai output akan memiliki nilai q dari
tiga tindakan yang mungkin ke kiri lurus atau lurus.
Tapi kita tidak perlu menempatkannya sebagai argumen di sini karena itulah yang ingin kita kembalikan ke
fungsi maju ini tidak hanya akan mengaktifkan neuron tetapi juga dan sebagian besar akan mengembalikan nilai
kubus untuk setiap tindakan yang mungkin tergantung pada masukan negara di sini.
Baiklah.
Jadi itulah dua argumen yang kita butuhkan.
Dan sekarang mari kita masuk ke dalam fungsi dan mari kita tentukan apa yang ingin kita lakukan.
OK jadi hal pertama yang akan kita lakukan adalah mengaktifkan neuron tersembunyi dan kita
akan memanggil neuron tersembunyi dengan variabel x jadi x mewakili neuron tersembunyi.
Dan bagaimana cara mengaktifkannya.
Ya tentu saja kita akan mengambil neuron input kita.
Kita akan menggunakan koneksi penuh pertama kami jika Anda ingin mendapatkan neuron tersembunyi dan kemudian kami
akan menerapkan fungsi inaktivasi pada mereka yang akan menjadi fungsi yang diperbaiki.
Jadi bagaimana Anda akan melakukannya.
Ingat kami mengimpor obor.
Dan itu adalah modul fungsional yang berisi semua fungsi untuk mengimplementasikan jaringan saraf.
Dan kami memberikannya jalan pintas.
Jadi sebenarnya yang akan kita lakukan sekarang adalah kita akan menggunakan salah satu fungsi
ini dari modul fungsional dan fungsi ini benar-benar berfungsi.
Jadi yang benar-benar relevan adalah fungsi penyearah yang Anda lihat dalam kuliah intuisi.
Itu hanya dan kemudian diberikan ke fungsi penyearah.
Tetapi karena fungsi ini diambil dari dan dalam fungsional yang diberi jalan pintas, kita perlu mengetik
di sini pertama-tama dan kemudian di situlah kita dapat mengambil fungsi ini.
Dan sebenarnya jika saya mengetik kita di sini kita pergi, kita memiliki fungsi nyata.
Jadi itu diarahkan oleh fungsi yang akan mengaktifkan neuron tersembunyi yaitu x.
Jadi, dalam fungsi yang benar-benar ini sekarang kita memahami dengan sempurna apa yang harus kita input, itulah neuron
yang ingin kita aktifkan.
Itulah neuron tersembunyi dan untuk mendapatkan neuron tersembunyi ini kita akan mengambil
koneksi penuh pertama yang akan kita terapkan pada neuron input kita untuk beralih dari neuron input ke neuron.
Jadi mari kita ambil koneksi penuh pertama kami.
Tetapi koneksi penuh pertama kami adalah variabel dari objek kami.
Oleh karena itu kita perlu mengetik di sini dulu.
FC satu di sini kita mulai.
Itu koneksi penuh pertama dari jaringan saraf kita.
Dan di dalam koneksi pribadi ini kita akan memasukkan status input kita untuk beralih dari neuron input
ke neuron tersembunyi.
Dan karena kami memberikannya NEGARA NEGARA Nah di sini kami memiliki dua negara input dan di sana kami pergi.
Kita sekarang bisa mengaktifkan neuron tersembunyi.
Baiklah.
Dan sekarang kita memiliki neuron tersembunyi, kita akan mengembalikan neuron output.
Jadi baris berikutnya dan ketika Anda memahami neuron output sesuai dengan tindakan kami.
Tapi ini bukan tindakan secara langsung.
Ini adalah nilai-nilai q karena kami sedang membangun model digital yang menggabungkan model yang lebih dalam untuk pembelajaran Q dan oleh
karena itu kami menggunakan pembelajaran q di sini untuk mendapatkan nilai q untuk setiap tindakan kami dan
kemudian menggunakan Max soughed atau di Max kami akan dapatkan aksi terakhir jadi di sini Voivode yang akan saya perkenalkan akan
sesuai dengan nuansa APA dan karena neuron output adalah nilai-nilai utama.
Saya akan memanggil variabel ini.
Q Itu berarti bahwa kita pergi ke nilai q dan sekarang kita langsung mengambil koneksi makanan kita yang merupakan variabel.
Untuk meletakkan variabel dari objek kita.
Jadi kita ambil di sini yang diajarkan FC sendiri dan tentu saja di sini kita masukkan neuron dari sisi kiri
koneksi ini.
Itulah yang kami dapatkan dari baris pertama yaitu x.
Jadi x Ini dia.
Kami sekarang mendapatkan nilai Q kami.
Itulah neuron keluaran dari jaringan saraf kita.
BAIK.
Dan kemudian baris terakhir dari kode tentu saja fungsi maju ini digunakan untuk mengembalikan nilai-nilai ini.
Jadi kita hanya perlu menambahkan return dan cukup nilai Q dan itu akan mengembalikan nilai-nilai kunci untuk setiap tindakan yang
mungkin ke kiri lurus atau lurus.
Baiklah.
Jadi selamat.
Kami sudah selesai dengan kelas pertama kami dan sebenarnya kami sudah selesai membuat arsitektur jaringan saraf.
Ingat ini bukan pekerjaan selesai.
Anda selalu dapat meningkatkan arsitektur jaringan saraf dengan mencoba yang berbeda.
Jadi jangan ragu untuk melakukannya dengan menambahkan lebih banyak neuron di sini.
Sebagai contoh jika Anda ingin menambahkan 50 neuron tersembunyi, Anda dapat mengganti 30 di sini dan 30 di
sini dengan 50 50 dan 50 dan kemudian Anda dapat menambahkan beberapa lapisan yang lebih tersembunyi dengan membuat beberapa koneksi yang bermanfaat.
Nah itu benar-benar pekerjaan seorang seniman.
Tidak ada aturan umum tentang apa yang akan menjadi arsitektur terbaik di setiap situasi.
Jadi itu sebabnya kami harus bereksperimen.
Mari kita coba dengan itu Anda akan melihat bahwa pada akhirnya kita akan mendapatkan mobil self-driving yang cukup bagus.
Baiklah.
Dan sekarang kita akan membuat kelas berikutnya yaitu tentang replay pengalaman dan kami akan membuatnya dalam tiga hingga
dua jam ke depan.
Sampai kemudian menikmati AI.