Kiajn komprenojn oni povas akiri analizante la distribuadon de agoj antaŭdiritaj de la reto?
Mardo, 08 aŭgusto 2023
by Akademio de EITCA
Analizi la distribuadon de agoj antaŭdiritaj de neŭrala reto trejnita por ludi ludon povas disponigi valorajn sciojn pri la konduto kaj efikeco de la reto. Ekzamenante la oftecon kaj ŝablonojn de antaŭviditaj agoj, ni povas akiri pli profundan komprenon pri kiel la reto faras decidojn kaj identigas areojn por plibonigo aŭ optimumigo. Ĉi tiu analizo
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Trejnado de neŭrala reto por ludi kun TensorFlow kaj Open AI, Provanta reto, Ekzamena revizio
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, Decidado, Profunda Lernado, Ludo AI, Neŭralaj Retoj, TensoroFluo
Kio estas la celo generi trejnajn specimenojn en la kunteksto de trejnado de neŭrala reto por ludi ludon?
Mardo, 08 aŭgusto 2023
by Akademio de EITCA
La celo de generado de trejnaj specimenoj en la kunteksto de trejnado de neŭrala reto por ludi ludon estas provizi la reton per diversa kaj reprezenta aro de ekzemploj de kiuj ĝi povas lerni. Trejnaj specimenoj, ankaŭ konataj kiel trejnaj datumoj aŭ trejnaj ekzemploj, estas esencaj por instrui neŭralan reton kiel fari
- eldonita en Artefarita inteligento, Profunda Lernado de EITC/AI/DLTF kun TensorFlow, Trejnado de neŭrala reto por ludi kun TensorFlow kaj Open AI, Trejnaj datumoj, Ekzamena revizio
Etikedita sub:
Artefarita inteligento, Profunda Lernado, Ludo AI, neural Reto, Kontrolita Lernado, Trejnaj Datumoj