こんにちは、このPythonチュートリアルへようこそ。
さて、私たちは脳の出力信号をAIのボディに伝播させ、ベストに達するための正しい行動を演出するフォワード機能を作ろうとしています。
しかし、まだAIは訓練していないという訓練がないので、まだ反応はありませんが、これは深い畳み込みキュリンでAIを訓練する名前を変更する深い畳み込みのカチンに部分的に実装する部分です。
しかし、今は、脳の出力層からの信号を身体に転送する必要があります。
そして、それはまさに私たちが身体の最後の機能であるこの前進機能でやっていることです。
だからこれをやりましょう。
私たちはTeffから始まり、それに応じてどのような議論が起こるかをあなたにしています。
まあ、それは最初の自己を強制的に取るつもりだし、別のものがあります。
まあそこにあります。
そしてそれは何になるだろう。
まあまあ、私たちは脳の出力信号を身体に転送したいので、入力は脳の出力信号になります。
そして今、これらの外向きの信号に名前を付ける必要があります。
そして、私はここに引数を追加します。
入力画像が全ての脳を伝播して後で出力に到達した後の脳の出力信号に対応するように、ここではXは脳の前方機能によって戻る。
そして今、この脳の出力信号は、私たちが次のクラスで作るこの新しい順方向関数で体に転送されます。
それでは、これをやってみましょう。ここに色を追加しましょう。あなたが理解しているように、私たちは、次の方法を使ってアクションを演奏します。
つまり、脳の出力信号を受け取った後の私たちのAIの体は、次の技法で行動を演じます。
だから基本的に今私たちがしなければならないことは、私たちが車のためにしたこととまったく同じです。
私たちは、確率の分布を得るつもりです。
それが最初のステップです。次に、この確率分布に従ってアクションをサンプリングします。
だから基本的には、私たちが今できることは、私たちの自己運転車のファイルを取得し、私たちが実施したものを実際には自己運転車で機能させるためにコピーしたものをコピーすることです。
しかし、もう一度やってみましょう。
それは良い習慣であり、実際に私の前にそれをタイプしようとすることができます。
それではまず、私たちがしようとしているのは、確率を得ることです。
ですから、これは、入力画像と各アクションに依存するq値のそれぞれに対する確率の分布であることを思い出させます。
したがって、6つまたは7つの可能なアクションそれぞれに1つの重要な価値があるため、7つの確率の分布が得られます。
左または右に移動する以外にも、7つのアクションを実行できるので、各アクションに関連付けられたq値ごとに7つの確率の分布が得られます。
だからPropstは等しい。
そして今私たちがしなければならないことを覚えています。
基本的には、機能モジュールから最大のファンクションを使用する必要があります。
これは非常に簡単です。機能モジュールを最初に実行してから、次の関数を呼びます。
ここにあります。
私たちはenterを押して、今度は確率の分布を作成したい要素を思い出させる次の関数の引数を入れます。
もちろん、これはニューラルネットワークの出力であるq値です。
これは、確率の分布を作成したいニューラルネットワークの出力です。
今度は、Q値が最大のものを直接選択するのではなく、異なるアクションを探索できる確率分布を作成することを思い出してください。
最大のQ値を持つものを直接選んで他のアクションをあまり探さないと、何かが恋しくなるかもしれません。
しかし、この次の方法では、より多くの探査を行うことができます。そのため、より良い可能性のあるパターンで隠れた解決策を見つけることができます。
だから、やはり私は非常にNaxのものをお勧めしています。そして今から私たちがしなければならないことは、私たちの出力である値をここに入力することです。
私たちの脳の出力は、私たちが行く出力です。
しかし、この温度パラメータを使って探査をカスタマイズすることができます。
温度を高く設定するほど、低い確率で選択される他のアクションとは対照的に、最良のアクションがより高い確率で選択されるので、他のアクションの探索が少なくなることを忘れないでください。
それはまさに車内のようなものなので、ここで出力を乗算する必要があります。私たちが完璧になる温度パラメータtを使用しています。なぜなら、まだプリプレスを使用していないので少し警告が出ますが、今使用しようとしています。
それで、私たちは次のことをしなければなりません。
これらの確率をどうやって使うのでしょうか。
さて、この確率分布から再生する最終的な行動をサンプリングするつもりです。したがって、今私たちがしなければならないのは、多項式関数を使ってこの確率分布に従って行動をサンプリングすることです。
だから今私たちは行動を起こす準備ができています。
だから私はここで新しいVoivodeを作成しています。これは、AIのボディで演奏されるアクションになるからです。
そして、今度は確率分布の確率分布をとり、そこにドットを加えてからマルチノーマル法を加えます。
今、私たちは小道具の配布から組み立てられた最終的な行動をとっています。
大丈夫です。
だから私たちは私たちが望むものを返す準備ができました。
それが再生する行動です。
そして、これらはもちろん行動であり、警告は消えるはずです。
私たちは私たちが望むすべてを使います。
そこに行く。
完璧。
これで前方機能が準備完了です。
そしておめでとう。
身体も準備ができています。
今私たちは脳を持っています。
私たちは体を持っているので、私たちは未来のAIを作るためにそれらを組み立てる準備ができています私たちの未来のAI私は脳と体以外のもので構成されません。
そして、それは知性のおかげで遊ぶための正しい行動となる行動を演じる知性と体を持っています。
しかし、私たちが知性を養う前に覚えておいてください。それは、畳み込みのクールな学習で目を鍛えるために、私たちがやることです。
大丈夫。
ですから、次の難題にAIを作りましょう。
それは再び私が考える2つの機能のクラスになります。
そして、この1つは2つまたは3つのチュートリアルを必要とします。
だから私は待つことができない。
これはエキサイティングなことです。
そしてそれまで。