Inhaltsverzeichnis:
- Definition - Was bedeutet Deep Reinforcement Learning?
- Techopedia erklärt Deep Reinforcement Learning
Definition - Was bedeutet Deep Reinforcement Learning?
Tiefes Verstärkungslernen ist ein Verstärkungslernen, das unter Verwendung tiefer neuronaler Netze angewendet wird. Diese Art des Lernens beinhaltet Computer, die sich mit ausgeklügelten Modellen befassen und große Mengen an Eingaben betrachten, um einen optimierten Pfad oder eine optimierte Aktion zu bestimmen.
Techopedia erklärt Deep Reinforcement Learning
Eine Möglichkeit, tiefes Lernen zu beschreiben, besteht darin, dass ein tiefes neuronales Netzwerk durch die Verstärkung individueller Erfahrungen lernt.
Angenommen, das tiefe neuronale Netzwerk bildet einen visuellen Spielraum ab und analysiert diesen Spielraum durch ein Zeitkontinuum, um zu sehen, was im Spiel passiert. Der Computer beginnt zu verstehen, welche Ergebnisse auf Eingaben basieren, und kann dann "intelligenter spielen". Dies bezieht sich auf andere ähnliche technologische Anstrengungen wie Deep-Q-Netzwerke.
Im Allgemeinen forcieren Experten für maschinelles Lernen diese Modelle, damit Maschinen immer schlauer werden oder lernen, mehr wie Menschen zu denken, obwohl praktische Barrieren und Grenzen gelten.
