İçerik
- Tanım - Derin Q-Ağları ne anlama geliyor?
- Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
- Techopedia Derin Q-Ağları Açıklıyor
Tanım - Derin Q-Ağları ne anlama geliyor?
Derin Q Ağları (DQN), akıllı video oyun oynamasının simülasyonu gibi modeller sağlamak için derin Q öğrenimini kullanan sinir ağlarıdır (ve / veya ilgili araçlar). Belirli bir sinir ağı inşası için belirli bir isim olmak yerine, Deep Q Networks evrişimsel sinir ağları ve çeşitli süreçler hakkında bilgi edinmek için özel yöntemler kullanan diğer yapılardan oluşabilir.
Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Techopedia Derin Q-Ağları Açıklıyor
Derin Q öğrenme yöntemi, genellikle yüksek boyutlu duyusal girdilerden politikalar öğrenmek için politika değerlendirme ve politika yinelemenin birleşimiyle tanımlanan genel politika yinelemesi adı verilen bir şey kullanır.
Örneğin, Medium gibi teknoloji yayınlarında yer alan yaygın bir türdeki derin Q ağı, Atari 2600 video oyunlarından, sonuçları modellemek için duyusal girdiler almaktadır. Bu, Q ağını güncellemek için örnekler toplayarak, depolayarak ve deneyim tekrarı için kullanarak çok temel bir seviyede yapılır.
Genel anlamda, derin Q ağları, aktif oyuncuları alanlarda veya diğer deneyimli örneklerdeki aktif oyuncuları temsil eden girdiler üzerinde eğitir ve bu verileri istenen çıktılarla eşleştirmeyi öğrenir. Bu, yüksek seviyede satranç gibi oyunlar oynayabilen veya diğer üst düzey bilişsel aktiviteleri gerçekleştirebilen yapay zekanın geliştirilmesinde güçlü bir yöntemdir - Atari veya satranç video oyunu oynaması örneği aynı zamanda AI’nın nasıl kullanıldığının iyi bir örneğidir. geleneksel olarak insan ajanları tarafından kullanılan arayüz tipleri.
Başka bir deyişle, derin Q öğrenme ile, AI oyuncu arzulanan sonuçları elde etmeyi öğrenmede bir insan oyuncu gibi olur.