Những hiểu biết sâu sắc nào có thể thu được bằng cách phân tích sự phân bổ các hành động được dự đoán bởi mạng?
Thứ ba, 08 tháng 8 2023
by Học viện EITCA
Việc phân tích sự phân bổ các hành động được dự đoán bởi mạng thần kinh được đào tạo để chơi trò chơi có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về hành vi và hiệu suất của mạng. Bằng cách kiểm tra tần suất và kiểu mẫu của các hành động được dự đoán, chúng ta có thể hiểu sâu hơn về cách mạng đưa ra quyết định và xác định các lĩnh vực cần cải thiện hoặc tối ưu hóa. phân tích này
- Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, Học sâu EITC/AI/DLTF với TensorFlow, Đào tạo mạng nơ-ron để chơi trò chơi với TensorFlow và Open AI, Kiểm tra mạng, ôn thi
Gắn thẻ theo:
Trí tuệ nhân tạo, Ra quyết định, Học kĩ càng, Trò chơi trí tuệ nhân tạo, Mạng lưới thần kinh, TensorFlow
Mục đích của việc tạo mẫu đào tạo trong bối cảnh đào tạo mạng lưới thần kinh để chơi trò chơi là gì?
Thứ ba, 08 tháng 8 2023
by Học viện EITCA
Mục đích của việc tạo các mẫu đào tạo trong bối cảnh đào tạo mạng thần kinh để chơi trò chơi là cung cấp cho mạng một tập hợp các ví dụ đa dạng và tiêu biểu mà nó có thể học hỏi. Các mẫu huấn luyện, còn được gọi là dữ liệu huấn luyện hoặc ví dụ huấn luyện, rất cần thiết để dạy mạng thần kinh cách