Watter insigte kan verkry word deur die verspreiding van aksies wat deur die netwerk voorspel word te ontleed?
Die ontleding van die verspreiding van aksies wat voorspel word deur 'n neurale netwerk wat opgelei is om 'n speletjie te speel, kan waardevolle insigte in die netwerk se gedrag en prestasie verskaf. Deur die frekwensie en patrone van voorspelde aksies te ondersoek, kan ons 'n dieper begrip kry van hoe die netwerk besluite neem en areas vir verbetering of optimalisering identifiseer. Hierdie ontleding
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, Die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie met TensorFlow en Open AI te speel, Toets netwerk, Eksamen hersiening
Wat is die doel daarvan om oefenmonsters te genereer in die konteks van die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie te speel?
Die doel van die generering van opleidingsmonsters in die konteks van die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie te speel, is om die netwerk te voorsien van 'n diverse en verteenwoordigende stel voorbeelde waaruit dit kan leer. Opleidingsmonsters, ook bekend as opleidingsdata of opleidingsvoorbeelde, is noodsaaklik om 'n neurale netwerk te leer hoe om
- gepubliseer in Kunsmatige Intelligensie, EITC/AI/DLTF Deep Learning met TensorFlow, Die opleiding van 'n neurale netwerk om 'n speletjie met TensorFlow en Open AI te speel, Opleidingsdata, Eksamen hersiening