Kahit na orihinal na iminungkahi bilang isang form ng generative model para sa hindi pinangangasiwaang pag-aaral, napatunayang kapaki-pakinabang din ang mga GAN para sa semi-supervised learning, fully supervised learning, at reinforcement learning.
Ano ang isang halimbawa ng reinforcement learning?
Ang halimbawa ng reinforcement learning ay ang iyong pusa ay isang ahente na nakalantad sa kapaligiran. Ang pinakamalaking katangian ng pamamaraang ito ay walang superbisor, isang tunay na numero o signal ng gantimpala. Dalawang uri ng reinforcement learning ang 1) Positibo 2) Negatibo.
Anong uri ng pag-aaral ang reinforcement learning?
Ang
Reinforcement learning ay isang machine learning na paraan ng pagsasanay batay sa mga kapakipakinabang na gustong gawi at/o pagpaparusa sa mga hindi kanais-nais. Sa pangkalahatan, nagagawa ng isang reinforcement learning agent na makita at mabigyang-kahulugan ang kapaligiran nito, gumawa ng mga aksyon at matuto sa pamamagitan ng pagsubok at pagkakamali.
Ginagamit ba ang reinforcement learning sa paglalaro?
Ang
Reinforcement learning ay madalas na ginagamit sa field ng machine learning at makikita sa mga pamamaraan tulad ng Q-learning, policy search, Deep Q-network at iba pa. Nakakita ito ng malakas na performance sa parehong larangan ng laro at robotics.
Malalim ba ang pagkatuto ng GAN?
Ang
Generative Adversarial Networks, o GAN, ay isang deep-learning-based generative model. Sa pangkalahatan, ang mga GAN ay isang modelong arkitektura para sa pagsasanay ng isang generative na modelo, at pinakakaraniwan ang paggamit ng mga modelo ng malalim na pag-aaral saarkitektura na ito.
