Mặc dù ban đầu được đề xuất như một hình thức mô hình chung cho việc học không giám sát, GAN cũng đã chứng minh được sự hữu ích cho việc học bán giám sát, học có giám sát hoàn toàn vàcủng cốhọc.
Ví dụ về học tăng cường là gì?
Ví dụ về học tăng cường làmèo của bạn là tác nhân tiếp xúc với môi trường. Đặc điểm lớn nhất của phương pháp này là không có người giám sát, chỉ có một con số thực hoặc tín hiệu phần thưởng. Hai hình thức học tăng cường là 1) Tích cực 2) Tiêu cực.
Hình thức học tăng cường là gì?
Reinforcement learning làmột phương pháp đào tạo máy họcdựa trên việc khen thưởng những hành vi mong muốn và / hoặc trừng phạt những hành vi không mong muốn. Nói chung, tác nhân học tập củng cố có thể nhận thức và diễn giải môi trường của nó, thực hiện các hành động và học hỏi thông qua thử và sai.
Học tăng cường có được sử dụng trong chơi game không?
Reinforcement learning được sử dụng nhiều trong lĩnh vựccủa máy họcvà có thể được nhìn thấy trong các phương pháp như Q-learning, tìm kiếm chính sách, Deep Q-network và các phương pháp khác. Nó đã chứng kiến hiệu suất mạnh mẽ trong cả lĩnh vực trò chơi và người máy.
GAN có học sâu không?
Mạng đối thủ tạo ra, hoặc GAN, làmột mô hình chung dựa trên học tập sâu. Nói một cách tổng quát hơn, GAN là một kiến trúc mô hình để đào tạo một mô hình chung và phổ biến nhất là sử dụng các mô hình học sâu trongkiến trúc này.
