Obsah:
Definice - Co znamená učení hluboké síly?
Hluboké posílení učení je učení posílení, které se používá za použití hlubokých neuronových sítí. Tento typ učení zahrnuje počítače, které působí na sofistikovaných modelech a sledují velké množství vstupů, aby určily optimalizovanou cestu nebo akci.
Techopedia vysvětluje učení hlubokého zesílení
Jedním ze způsobů, jak popsat hluboké posílení učení, je to, že hluboká neuronová síť se učí prostřednictvím posílení individuálních zkušeností.
Předpokládejme, že hluboká neuronová síť mapuje vizuální herní prostor a analyzuje tento herní prostor pomocí časového kontinua, aby zjistila, co se ve hře děje. Počítač začne chápat, jaké výsledky jsou založeny na vstupech, a může zase „hrát chytřeji“. To se týká dalších podobných technologických snah, jako jsou hluboké Q sítě.
Obecně platí, že odborníci na strojové učení prosazují tyto typy modelů jako způsob, jak mohou stroje neustále chytřejší nebo se naučit myslet spíše jako lidé, i když platí praktické bariéry a hranice.
