Noha eredetileg a felügyelet nélküli tanulás generatív modelljeként javasolták, a GAN-ok hasznosnak bizonyultak a félig felügyelt tanulásban, a teljesen felügyelt tanulásban és megerősítő tanulásban is.
Mi a példa a megerősítő tanulásra?
A megerősítő tanulás példája: macska olyan szer, amely ki van téve a környezetnek. Ennek a módszernek a legnagyobb jellemzője, hogy nincs felügyelő, csak valós szám vagy jutalomjel. A megerősítő tanulás két típusa: 1) pozitív 2) negatív.
Milyen típusú tanulás a megerősítéses tanulás?
A megerősítő tanulás egy gépi tanulási képzési módszer, amely a kívánt viselkedések jutalmazásán és/vagy a nem kívánt viselkedések megbüntetésén alapul. Általánosságban elmondható, hogy a megerősítő tanulási ágens képes érzékelni és értelmezni környezetét, lépéseket tenni, és próbálgatással tanulni.
Használnak megerősítő tanulást a játékokban?
A megerősítő tanulást erősen használják a gépi tanulás területén, és olyan módszerekben is megfigyelhető, mint a Q-learning, a szabályzatkeresés, a Deep Q-hálózatok és mások. Erőteljes teljesítményt ért el mind a játékok, mind a robotika területén.
A GAN mély tanulás?
A generatív ellenséges hálózatok vagy GAN-ok egy mély tanuláson alapuló generatív modell. Általánosabban, a GAN-ok egy modellarchitektúra a generatív modell betanításához, és a legáltalánosabb a mély tanulási modellek használata.ez az architektúra.
