Iako je prvobitno predložen kao oblik generativnog modela za učenje bez nadzora, GAN-ovi su se takođe pokazali korisnim za polu-nadgledano učenje, potpuno nadgledano učenje i pojačanje učenje.
Šta je primjer učenja s pojačanjem?
Primjer učenja s pojačanjem je vaša mačka je agent koji je izložen okruženju. Najveća karakteristika ove metode je da nema supervizora, već samo stvarni broj ili signal nagrade. Dvije vrste učenja s pojačanjem su 1) pozitivno 2) negativno.
Koji tip učenja je učenje s pojačanjem?
Učenje s pojačanjem je metoda obuke mašinskog učenja zasnovana na nagrađivanju željenog ponašanja i/ili kažnjavanju neželjenih. Općenito, agent za učenje s pojačanjem je u stanju da percipira i interpretira svoje okruženje, poduzme akcije i uči putem pokušaja i grešaka.
Da li se učenje s pojačanjem koristi u igrama?
Učenje s pojačanjem se u velikoj mjeri koristi u polju mašinskog učenja i može se vidjeti u metodama kao što su Q-učenje, pretraživanje politika, duboke Q-mreže i druge. Ostvario je snažne performanse i na polju igara i robotike.
Da li je GAN duboko učenje?
Generativne Adversarial Networks, ili GAN, su generativni model zasnovan na dubokom učenju. Općenito govoreći, GAN su arhitektura modela za obuku generativnog modela, a najčešće se koriste modeli dubokog učenja uova arhitektura.
