Diep versterken leren

Schrijver: Laura McKinney
Datum Van Creatie: 5 April 2021
Updatedatum: 14 Kunnen 2024
Anonim
MIT 6.S091: Introduction to Deep Reinforcement Learning (Deep RL)
Video: MIT 6.S091: Introduction to Deep Reinforcement Learning (Deep RL)

Inhoud

Definitie - Wat betekent Deep Reinforcement Learning?

Diep versterkend leren is versterkend leren dat wordt toegepast met behulp van diepe neurale netwerken. Dit type leren houdt in dat computers werken met geavanceerde modellen en kijken naar grote hoeveelheden invoer om een ​​geoptimaliseerd pad of actie te bepalen.


Een inleiding tot Microsoft Azure en de Microsoft Cloud | In deze handleiding leert u wat cloud computing inhoudt en hoe Microsoft Azure u kan helpen bij het migreren en runnen van uw bedrijf vanuit de cloud.

Techopedia verklaart Deep Reinforcement Learning

Een manier om diep versterkend leren te beschrijven is dat een diep neuraal netwerk leert door de versterking van individuele ervaringen.

Stel dat het diepe neurale netwerk een visuele spelruimte in kaart brengt en die spelruimte door een tijdscontinuüm analyseert om te zien wat er binnen het spel gebeurt. De computer begint te begrijpen wat de resultaten op basis van invoer zijn en kan op zijn beurt 'slimmer spelen'. Dit heeft betrekking op andere soortgelijke technologische inspanningen, zoals diepe Q-netwerken.

Over het algemeen pushen experts op het gebied van machine learning dit soort modellen als een manier voor machines om steeds slimmer te worden of meer te leren denken als mensen, hoewel praktische barrières en grenzen van toepassing zijn.