روش های deep RL به صورت کلی سعی می کنند که یک معیاری برای خوب بودن را بهبود ببخشند. این روند با تجربه کردن و آزمون و خطا انجام می شود. در حین این فرآیند، پاسخ های پیدا شده دارای تفاوت های ماهوی هستند. به گونه ای که نحوه حل مساله در طی یادگیری ممکن است به کل تغییر کند.
حل‌کردن بازی و یادگیری تقویتی عمیق
نوشته شده بوسیله:
کامران پناهی
کارشناسی ارشد هوش مصنوعی
علاقه مند به یادگیری عمیق
مطالب مشابه
مقالات
حتما شنیده اید که به لایه های پولینگ از جمله max-pool انتقادات زیادی وارد شده …
یکی از موثرترین راه ها برای جلوگیری از overfit شدن، استفاده از dropout در شبکه …
**یکی از رایجترین اشتباهاتی که در ریپوهای گیت خیلی دیده می شود این است که …
خیلی از اساتید به دنبال به کاربردن مفاهیم نظری در شبکه های عمیق هستند. یکی …
در آموزش شبکه های عصبی، learning rate یکی از مهمترین هایپرپارامترهایی است که لازم است …
دوره های آموزشی
زبان پایتون در چند سال اخیر به زبانی پرطرفدار تبدیل شده است. یکی از دلایل …
Tensorflow یکی از محبوبترین کتابخانههای شبکههای عصبی است. بسیاری از شرکتهای بزرگ که در حوزهی …
به دلایل متفاوت، لازم است که در کد پایتون لاگ گیری داشته باشیم ولی کتابخانه …
معماری تبدیلکننده، یک معماری شبکهی عصبی و یادگیری عمیق است که در سال 2017 ارایه …
حتما دیده اید که کتابخانه هایی مثل Pytorch یا Tensorflow هم در سایتشان، هم در …