Kokių įžvalgų galima gauti išanalizavus tinklo numatytų veiksmų pasiskirstymą?
Antradienis, 08 rugpjūtis 2023.
by EITCA akademija
Neuroninio tinklo, išmokyto žaisti žaidimą, numatytų veiksmų pasiskirstymo analizė gali suteikti vertingų įžvalgų apie tinklo elgesį ir veikimą. Išnagrinėję numatomų veiksmų dažnumą ir modelius, galime geriau suprasti, kaip tinklas priima sprendimus, ir nustatyti sritis, kurias reikia tobulinti ar optimizuoti. Ši analizė
- paskelbta Dirbtinis intelektas, EITC/AI/DLTF gilus mokymasis naudojant „TensorFlow“, Neuroninio tinklo mokymas žaisti žaidimą naudojant „TensorFlow“ ir „Open AI“, Testuojamas tinklas, Egzamino peržiūra
Tagged pagal:
Dirbtinis intelektas, Sprendimų priėmimas, Gilus mokymasis, Žaidimas AI, Neuroniniai tinklai, TensorFlow
Koks yra mokymo pavyzdžių generavimo tikslas lavinant neuroninį tinklą žaisti žaidimą?
Antradienis, 08 rugpjūtis 2023.
by EITCA akademija
Mokymo pavyzdžių generavimo, kai neuroninis tinklas mokomas žaisti žaidimą, tikslas yra pateikti tinklui įvairų ir reprezentatyvų pavyzdžių rinkinį, iš kurio jis gali mokytis. Mokymo pavyzdžiai, taip pat žinomi kaip mokymo duomenys arba mokymo pavyzdžiai, yra būtini mokant neuroninį tinklą, kaip tai padaryti