Nors iš pradžių buvo pasiūlyta kaip generatyvaus mokymosi neprižiūrimo modelio forma, GAN taip pat pasirodė naudingi mokantis iš dalies prižiūrimo, visiškai prižiūrimo mokymosi ir pastiprinimo mokymasis.
Koks yra sustiprinimo mokymosi pavyzdys?
Pastiprinimo mokymosi pavyzdys yra jūsų katė yra agentas, veikiamas aplinkos. Didžiausia šio metodo savybė yra ta, kad nėra prižiūrėtojo, tik realus skaičius arba atlygio signalas. Dviejų tipų sustiprinimo mokymasis yra 1) teigiamas 2) neigiamas.
Kokio tipo mokymasis yra stiprinamasis mokymasis?
Sustiprinimo mokymasis yra mašininio mokymosi mokymo metodas, pagrįstas atlyginimu už norimą elgesį ir (arba) bausti už nepageidaujamą elgesį. Apskritai, sustiprinimo mokymosi agentas gali suvokti ir interpretuoti savo aplinką, imtis veiksmų ir mokytis per bandymus ir klaidas.
Ar žaidimuose naudojamas stiprinamasis mokymasis?
Sustiprinimo mokymasis plačiai naudojamas mašininio mokymosi srityje ir gali būti matomas tokiuose metoduose kaip Q-mokymasis, politikos paieška, Deep Q tinklai ir kt. Jis puikiai veikia tiek žaidimų, tiek robotikos srityse.
Ar GAN yra gilus mokymasis?
Generatyvieji priešpriešiniai tinklai, arba GAN, yra gyliu mokymusi pagrįstas generacinis modelis. Apskritai GAN yra modelio architektūra, skirta generatyviniam modeliui rengti, ir dažniausiai naudojami giluminio mokymosi modeliai.ši architektūra.