I když byly původně navrženy jako forma generativního modelu pro učení bez dozoru, GANs se také osvědčily jako užitečné pro učení s částečným dohledem, plně pod dohledem a reinforcement učení.
Jaký je příklad posilovacího učení?
Příklad posilujícího učení je vaše kočka je agent, který je vystaven prostředí. Největší charakteristikou této metody je, že neexistuje žádný supervizor, ale pouze skutečné číslo nebo signál odměny. Dva typy posilovacího učení jsou 1) Pozitivní 2) Negativní.
Jaký typ učení je posilování?
Posilové učení je tréninková metoda strojového učení založená na odměňování žádoucího chování a/nebo trestání nežádoucího. Obecně platí, že posilovací vzdělávací agent je schopen vnímat a interpretovat své prostředí, podnikat akce a učit se metodou pokusů a omylů.
Používá se posilování při hraní her?
Posílené učení se hojně využívá v oblasti strojového učení a lze jej vidět v metodách, jako je Q-learning, vyhledávání zásad, Deep Q-networks a další. Zaznamenala silný výkon v oblasti her i robotiky.
Je GAN hluboké učení?
Generativní adversariální sítě neboli GAN jsou generativní model založený na hlubokém učení. Obecněji řečeno, GAN jsou modelovou architekturou pro trénování generativního modelu a nejběžnější je používat modely hlubokého učení vtato architektura.
