Ποιες γνώσεις μπορούν να αποκτηθούν με την ανάλυση της κατανομής των ενεργειών που προβλέπονται από το δίκτυο;
Η ανάλυση της κατανομής των ενεργειών που προβλέπονται από ένα νευρωνικό δίκτυο εκπαιδευμένο να παίζει ένα παιχνίδι μπορεί να παρέχει πολύτιμες πληροφορίες για τη συμπεριφορά και την απόδοση του δικτύου. Εξετάζοντας τη συχνότητα και τα μοτίβα των προβλεπόμενων ενεργειών, μπορούμε να αποκτήσουμε μια βαθύτερη κατανόηση του τρόπου με τον οποίο το δίκτυο λαμβάνει αποφάσεις και να εντοπίσουμε τομείς για βελτίωση ή βελτιστοποίηση. Αυτή η ανάλυση
- Δημοσιεύθηκε στο Τεχνητή νοημοσύνη, EITC/AI/DLTF Deep Learning με TensorFlow, Εκπαίδευση ενός νευρικού δικτύου για να παίξετε ένα παιχνίδι με το TensorFlow και το Open AI, Δίκτυο δοκιμών, Ανασκόπηση εξέτασης
Ποιος είναι ο σκοπός της δημιουργίας δειγμάτων εκπαίδευσης στο πλαίσιο της εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου για να παίξει ένα παιχνίδι;
Ο σκοπός της δημιουργίας δειγμάτων εκπαίδευσης στο πλαίσιο της εκπαίδευσης ενός νευρωνικού δικτύου για να παίξει ένα παιχνίδι είναι να παρέχει στο δίκτυο ένα ποικίλο και αντιπροσωπευτικό σύνολο παραδειγμάτων από τα οποία μπορεί να μάθει. Τα δείγματα εκπαίδευσης, γνωστά και ως δεδομένα εκπαίδευσης ή παραδείγματα εκπαίδευσης, είναι απαραίτητα για τη διδασκαλία ενός νευρωνικού δικτύου