human
Give me a the Python program you requested given the following:
I am working on the file "RL/CH 10.6_PyTorch_PG.ipynb".
The first task is:
(3) 정책 경사에 필요한 기반 기능 구현
상태 정보($s_t$)를 입력해 행동에 대한 정책을 결정하는 요소인 정책 확률을 출력하는 함수형 클래스를 구현한다. 
$$p_t (a_t=1|s_t) = f_{\mathrm{PGNET}}(s_t)$$
이 정책 확률은 Bernoulli 확률 분포함수를 나타내는 torch.distributions.Bernoulli라는 함수형 클래스에 의해 정책으로 변환된다.
$$\pi_t (a_t=1|s_t) = P_{\mathrm{Bernoulli}}(p_t (a_t=1|s_t))$$
Can you write Python program for it?
assistant
#Here is the Python program you requested.

class PGNET(nn.Module):
    # 순수하게 Policy gradient로 구성
    def __init__(self, num_state):
        super(PGNET, self).__init__()
    
        self.fc_in = nn.Linear(num_state, 24)
        self.fc_hidden = nn.Linear(24, 36)
        self.fc_out = nn.Linear(36, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.fc_in(x))
        x = F.relu(self.fc_hidden(x))
        x = TC.sigmoid(self.fc_out(x))
        return x