Πίνακας περιεχομένων:
Ορισμός - Τι σημαίνει η μάθηση βαθιάς ενίσχυσης;
Η μάθηση βαθιάς ενίσχυσης είναι ενίσχυση μάθησης που εφαρμόζεται με τη χρήση βαθιών νευρωνικών δικτύων. Αυτός ο τύπος μάθησης περιλαμβάνει υπολογιστές που λειτουργούν με εξελιγμένα μοντέλα και αναζητούν μεγάλες ποσότητες εισόδου για να καθορίσουν μια βελτιστοποιημένη διαδρομή ή δράση.
Η Techopedia εξηγεί την εκμάθηση βαθιάς ενίσχυσης
Ένας τρόπος για να περιγράψουμε τη βαθιά μάθηση ενίσχυσης είναι ότι ένα βαθύ νευρωνικό δίκτυο μαθαίνει μέσω της ενίσχυσης των μεμονωμένων εμπειριών.
Ας υποθέσουμε ότι το βαθύ νευρωνικό δίκτυο χαρτογραφεί έναν οπτικό χώρο παιχνιδιού και αναλύει το χώρο του παιχνιδιού μέσα από μια συνεχή χρονική στιγμή για να δει τι συμβαίνει μέσα στο παιχνίδι. Ο υπολογιστής αρχίζει να κατανοεί ποια είναι τα αποτελέσματα που βασίζονται στις εισροές, και με τη σειρά του μπορεί να "παίξει πιο έξυπνα". Αυτό σχετίζεται με άλλες παρόμοιες τεχνολογικές προσπάθειες όπως τα δίκτυα βαθιάς Q.
Σε γενικές γραμμές, οι εμπειρογνώμονες μηχανικής μάθησης πιέζουν αυτούς τους τύπους μοντέλων ως έναν τρόπο ώστε τα μηχανήματα να γίνουν όλο και πιο έξυπνα ή να μάθουν να σκέφτονται περισσότερο σαν τους ανθρώπους, αν και ισχύουν πρακτικά εμπόδια και όρια.
