Хотя изначально предложенные как форма генеративной модели для неконтролируемого обучения, GAN также оказались полезными для частично контролируемого обучения, полностью контролируемого обучения и подкрепления обучения.
Каков пример обучения с подкреплением?
Примером обучения с подкреплением является ваша кошка является агентом, который подвергается воздействию окружающей среды. Самая большая характеристика этого метода заключается в том, что в нем нет супервайзера, а только реальное число или сигнал вознаграждения. Два типа обучения с подкреплением: 1) положительный 2) отрицательный.
К какому типу обучения относится обучение с подкреплением?
Обучение с подкреплением - это метод обучения машинному обучению, основанный на поощрении желаемого поведения и/или наказании за нежелательное. В общем, агент обучения с подкреплением способен воспринимать и интерпретировать свою среду, предпринимать действия и учиться методом проб и ошибок.
Используется ли обучение с подкреплением в играх?
Обучение с подкреплением широко используется в области машинного обучения и может быть замечено в таких методах, как Q-обучение, поиск политик, глубокие Q-сети и другие. Он добился высоких результатов как в области игр, так и в области робототехники.
Является ли GAN глубоким обучением?
Генеративно-состязательные сети, или GAN, представляют собой генеративную модель, основанную на глубоком обучении. В более общем смысле, GAN представляют собой модельную архитектуру для обучения генеративной модели, и чаще всего модели глубокого обучения используются вэта архитектура.
