Selv om de opprinnelig ble foreslått som en form for generativ modell for uovervåket læring, har GAN-er også vist seg nyttige for semi-veiledet læring, fullt veiledet læring og reinforcement læring.
Hva er et eksempel på forsterkende læring?
Eksemplet på forsterkende læring er katten din er en agent som er utsatt for miljøet. Det største kjennetegnet ved denne metoden er at det ikke er noen veileder, kun et reelt tall eller belønningssignal. To typer forsterkende læring er 1) Positiv 2) Negativ.
Hvilken type læring er forsterkende læring?
Forsterkende læring er en treningsmetode for maskinlæring basert på å belønne ønsket atferd og/eller straffe uønsket. Generelt er en forsterkende læringsagent i stand til å oppfatte og tolke omgivelsene sine, iverksette handlinger og lære gjennom prøving og feiling.
Brukes forsterkende læring i spill?
Reinforcement learning brukes mye i feltet for maskinlæring og kan sees i metoder som Q-learning, policy search, Deep Q-networks og andre. Den har sett sterk ytelse både innen spill og robotikk.
Er GAN dyp læring?
Generative Adversarial Networks, eller GANs, er en dyp læringsbasert generativ modell. Mer generelt er GAN-er en modellarkitektur for å trene opp en generativ modell, og det er mest vanlig å bruke dyplæringsmodeller idenne arkitekturen.