NộI Dung
- Định nghĩa - Deep Q-Networks có nghĩa là gì?
- Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
- Techopedia giải thích Deep Q-Networks
Định nghĩa - Deep Q-Networks có nghĩa là gì?
Deep Q Networks (DQN) là các mạng thần kinh (và / hoặc các công cụ liên quan) sử dụng phương pháp học Q sâu để cung cấp các mô hình như mô phỏng chơi trò chơi video thông minh. Thay vì là một tên cụ thể cho việc xây dựng mạng thần kinh cụ thể, Deep Q Networks có thể bao gồm các mạng thần kinh tích chập và các cấu trúc khác sử dụng các phương pháp cụ thể để tìm hiểu về các quy trình khác nhau.
Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
Techopedia giải thích Deep Q-Networks
Phương pháp học Q sâu thường sử dụng một cái gì đó gọi là lặp chính sách chung, được mô tả là sự kết hợp của đánh giá chính sách và lặp lại chính sách, để tìm hiểu các chính sách từ đầu vào cảm giác chiều cao.
Ví dụ, một loại mạng Q sâu phổ biến được đề cập trong các ấn phẩm công nghệ như Medium lấy đầu vào cảm giác từ các trò chơi video Atari 2600 để mô hình hóa kết quả. Điều này được thực hiện ở mức độ cơ bản bằng cách thu thập các mẫu, lưu trữ và sử dụng chúng để phát lại kinh nghiệm để cập nhật mạng Q.
Nói chung, các mạng Q sâu đào tạo các đầu vào đại diện cho những người chơi tích cực trong các khu vực hoặc các mẫu có kinh nghiệm khác và học cách khớp các dữ liệu đó với các đầu ra mong muốn. Đây là một phương pháp mạnh mẽ trong việc phát triển trí thông minh nhân tạo, có thể chơi các trò chơi như cờ vua ở cấp độ cao hoặc thực hiện các hoạt động nhận thức cấp cao khác - ví dụ chơi trò chơi video Atari hoặc cờ vua cũng là một ví dụ điển hình về cách AI sử dụng các loại giao diện được sử dụng theo truyền thống của các tác nhân con người.
Nói cách khác, với việc học Q sâu, người chơi AI sẽ giống một người chơi hơn trong việc học để đạt được kết quả mong muốn.