こんにちは、このPythonチュートリアルへようこそ。
さて、ネットワーククラスの機能を持つニューラルネットワークのアーキテクチャーを構築してから、フォワード関数になる2番目の関数を作成します。これがニューロンをアクティブにする関数です。
それが伝播のために実行する関数です。
それでは、この関数を先に呼び出してみましょう。この関数は2つの引数を取るようにしましょう。
NFCを使用する予定であるため、オブジェクトの変数を使用できるようにするために、あなたはいつものように自己を知っています。
まず、SE1
したがって、これらの変数を使用するためには自己が必要です。次に、入力である2番目の引数が必要になります。状態はまさにニューラルネットワークの入力であるため、状態と呼ぶことにします。
あなたはそれが州であることを知っています。
ニューラルネットワークに入力される他の入力があり、出力として、3つの可能なアクションのq値が真っ直ぐまたは右に行くままになる。
しかし、我々はこれを議論としてここに入れる必要はない。なぜなら、これは、我々がこのフォワード関数に戻そうとしているのは、ニューロンを活性化するだけではなく、ほとんどの場合、それぞれの可能なアクションのキューブ値をここに入力状態。
大丈夫。
それが私たちが必要とする2つの議論です。
そして、関数の中に入って、私たちがしたいことを指定しましょう。
それで、最初に隠されたニューロンをアクティブにして、隠れたニューロンを変数xで呼ぶつもりだから、xは隠れたニューロンを表します。
それで、それらを活性化する方法。
もちろん、我々は入力ニューロンを取るつもりです。
隠されたニューロンを取得したい場合は最初のフル接続を使用し、次に修正された機能である不活性化関数を適用します。
では、どうやってそれをやろうとしていますか？
私たちはトーチを輸入したことを思い出してください
ニューラルネットワークを実装するためには、すべての機能を含む機能モジュールです。
そして私たちはそれにショートカットを与えました。
だから、今実際にやるべきことは、これらの関数の1つを関数モジュールから使い、この関数が実際に機能することです。
実際には、直感的な講義で見た整流器の機能が関係しています。
それはまさに整流器機能に与えられます。
しかし、この機能はショートカットが与えられた機能からとられているので、最初にここに入力する必要があります。次に、この機能を利用することができます。
そして、実際にタイプすればここにいるのですが、実際の機能があります。
それは、xである隠れたニューロンを活性化する関数によって指示されます。
ですから、実際にこの機能では、私たちが入力しなければならないもの、つまり活性化したいニューロンを完全に理解しています。
それは隠されたニューロンであり、これらの隠れたニューロンを得るために、入力ニューロンからニューロンへ行くために我々の入力ニューロンに適用する最初の完全な接続をとるつもりです。
それでは最初の完全な接続を試してみましょう。
しかし、私たちの最初の完全な接続は、私たちのオブジェクトの変数です。
したがって、ここに最初に自己を入力する必要があります。
FCはここに行きます。
これがニューラルネットワークの最初の完全な接続です。
この個人的なつながりの中で、入力ニューロンから隠れニューロンへ行くために入力状態を入力します。
それで、私たちはそれに名前を与えたので、ここでは2つの入力状態があります。
我々は今、活性化隠されたニューロンを得る。
大丈夫。
そして今、私たちは隠されたニューロンを持っており、我々は出力ニューロンを返そうとしています。
次の行で、あなたが理解しているように、出力ニューロンは私たちの行動に対応しています。
しかし、これは直接の行動ではありません。
これはQ値です。より深いモデルをQ学習に組み込んだデジタルモデルを構築しているため、ここでq学習を使用して各行動のq値を取得した後に、スムージングされたMaxまたはMaxを使用しますここで最終的な行動を取りましょう。私が紹介しようとしているVoivodeはAPAのニュアンスに対応し、出力ニューロンはキー値です。
さて、私はこの変数を呼ぶつもりです。
Qこれは、q値に行くことを意味し、今では変数である食物接続を直接取ることを意味します。
私たちのオブジェクトから変数を入れる。
ここで私たちはここでF Cを教えますが、ここではこの接続の左側のニューロンを入力します。
それがxである最初の行から得られたものです。
だから私たちは行くよ。
Q値を取得します。
それがニューラルネットワークの出力ニューロンです。
OK。
そして、最後のコード行は、これらの値を返すために使われます。
だから、戻り値と単純にQ値を追加するだけで、それぞれの可能なアクションのキー値が返されます。そのまま左に行くか右に移動します。
大丈夫。
だからおめでとう。
私たちはファーストクラスで終わっており、実際にニューラルネットワークのアーキテクチャを完成させました。
これは完了した仕事ではないことを思い出してください。
異なるものを試すことによって、ニューラルネットワークのアーキテクチャを常に改善することができます。
だからここにもっと多くのニューロンを加えることでそれを自由にしてください。
たとえば、50個の隠れたニューロンを追加したい場合は、ここで30個、ここでは50個と50個を置き換えて、次にいくつかの有用な接続を作成して隠れたレイヤーを追加できます。
それは本当にアーティストの仕事です。
それぞれの状況において最高のアーキテクチャとは何かに関する一般的なルールはありません。
だからこそ私たちは実験をしなければなりません。
私たちが結局はかなり良い自転車になることがわかるようにしましょう。
大丈夫。
そして今、私たちは経験のリプレイに関する次のクラスを作り、それを次の3〜2時間で作っていきます。
それまではAIをお楽しみください。