მიუხედავად იმისა, რომ თავდაპირველად შემოთავაზებული იყო, როგორც გენერაციული მოდელის ფორმა უკონტროლო სწავლისთვის, GAN ასევე აღმოჩნდა სასარგებლო ნახევრად ზედამხედველობითი სწავლისთვის, სრულად ზედამხედველობითი სწავლისთვის და გაძლიერება სწავლისთვის.
რა არის გაძლიერებული სწავლის მაგალითი?
გაძლიერებული სწავლის მაგალითია თქვენი კატა არის აგენტი, რომელიც ექვემდებარება გარემოს. ამ მეთოდის ყველაზე დიდი მახასიათებელი ის არის, რომ არ არსებობს ზედამხედველი, მხოლოდ რეალური რიცხვი ან ჯილდოს სიგნალი. განმამტკიცებელი სწავლის ორი ტიპია 1) დადებითი 2) უარყოფითი.
რა ტიპის სწავლაა განმტკიცებული სწავლება?
გაძლიერების სწავლა არის მანქანური სწავლების ტრენინგის მეთოდი, რომელიც დაფუძნებულია სასურველი ქცევების დაჯილდოებაზე და/ან არასასურველის დასჯაზე. ზოგადად, განმამტკიცებელი სწავლის აგენტს შეუძლია თავისი გარემოს აღქმა და ინტერპრეტაცია, ქმედებების განხორციელება და სწავლა საცდელი და შეცდომის გზით.
გამოიყენება თუ არა განმამტკიცებელი სწავლა თამაშში?
გაძლიერების სწავლა ფართოდ გამოიყენება მანქანური სწავლების სფეროში და შეიძლება ნახოთ ისეთ მეთოდებში, როგორიცაა Q-სწავლება, პოლიტიკის ძიება, ღრმა Q-ქსელები და სხვა. მას აქვს ძლიერი წარმატებები როგორც თამაშების, ასევე რობოტიკის სფეროში.
GAN ღრმა სწავლაა?
გენერაციული წინააღმდეგობრივი ქსელები, ან GAN, არის ღრმა სწავლაზე დაფუძნებული გენერაციული მოდელი. უფრო ზოგადად, GAN არის მოდელის არქიტექტურა გენერაციული მოდელის მომზადებისთვის და ყველაზე გავრცელებულია ღრმა სწავლის მოდელების გამოყენება.ეს არქიტექტურა.
