Čeprav so bili prvotno predlagani kot oblika generativnega modela za nenadzorovano učenje, so se GAN-ji izkazali za koristne tudi za delno nadzorovano učenje, popolnoma nadzorovano učenje in podkrepitev učenje.
Kaj je primer učenja s krepitvijo?
Primer učenja s krepitvijo je vaša mačka je agent, ki je izpostavljen okolju. Največja značilnost te metode je, da ni nadzornika, le realno število ali nagradni signal. Dve vrsti učenja s krepitvijo sta 1) pozitivna 2) negativna.
Kakšna vrsta učenja je učenje s krepitvijo?
Učenje s krepitvijo je metoda usposabljanja za strojno učenje, ki temelji na nagrajevanju želenega vedenja in/ali kaznovanju nezaželenega. Na splošno je agent za učenje z okrepitvijo sposoben zaznati in interpretirati svoje okolje, ukrepati in se učiti s poskusi in napakami.
Ali se učenje s krepitvijo uporablja pri igranju iger?
Učenje z okrepitvijo se močno uporablja na polju strojnega učenja in ga je mogoče videti v metodah, kot so Q-učenje, iskanje politik, globoka Q-omrežja in druge. Dosegel je močne rezultate tako na področju iger kot robotike.
Ali je GAN globoko učenje?
Generativne Adversarial Networks ali GANs so generativni model, ki temelji na globokem učenju. Na splošno so GAN arhitektura modela za usposabljanje generativnega modela in najpogosteje se uporabljajo modeli globokega učenja vta arhitektura.
