Obsah:
- Definícia - Čo to znamená Deep Reinforcement Learning?
- Techopedia vysvetľuje Deep Reinforcement Learning
Definícia - Čo to znamená Deep Reinforcement Learning?
Hlboké posilnenie výučby je výučba zosilnenia, ktorá sa používa pomocou hlbokých neurónových sietí. Tento typ výučby zahŕňa počítače, ktoré pôsobia na sofistikovaných modeloch a skúmajú veľké množstvá vstupov, aby určili optimalizovanú cestu alebo akciu.
Techopedia vysvetľuje Deep Reinforcement Learning
Jedným zo spôsobov, ako opísať hlboké posilnenie učenia, je to, že hlboká neurónová sieť sa učí prostredníctvom posilňovania individuálnych skúseností.
Predpokladajme, že hlboká neurónová sieť mapuje vizuálny herný priestor a analyzuje tento herný priestor pomocou časového kontinua, aby zistila, čo sa v hre deje. Počítač začne chápať, aké sú výsledky založené na vstupoch, a môže zase „hrať chytrejší“. To sa týka iných podobných technologických snáh, ako sú hlboké siete Q.
Všeobecne platí, že odborníci na strojové učenie tlačia tieto typy modelov ako spôsob, ako môžu stroje neustále múdrejší alebo sa učia myslieť viac ako ľudia, aj keď existujú praktické prekážky a hranice.
