İçindekiler:
Tanım - Derin Q-Networks ne demektir?
Derin Q Ağları (DQN), akıllı video oyununun simülasyonu gibi modeller sağlamak için derin Q öğrenmeyi kullanan sinir ağları (ve / veya ilgili araçlardır). Derin Q Ağları, belirli bir sinir ağı yapısı için özel bir isim olmak yerine, çeşitli süreçler hakkında bilgi edinmek için özel yöntemler kullanan evrişimli sinir ağları ve diğer yapılardan oluşabilir.
Techopedia Derin Q-Ağlarını Açıklıyor
Derin Q öğrenme yöntemi, politikaları yüksek boyutlu duyusal girdiden öğrenmek için genellikle politika değerlendirmesi ve politika yinelemesi ile bağlantılı olarak tanımlanan genel politika yinelemesi adı verilen bir şey kullanır.
Örneğin, Medium gibi teknoloji yayınlarında kapsanan yaygın bir derin Q ağı türü, Atari 2600 video oyunlarından duyusal girdileri model sonuçlarına götürür. Bu, Q ağını güncellemek için örneklerin toplanması, saklanması ve deneyim tekrarlanması için kullanılmasıyla çok temel bir düzeyde yapılır.
Genel anlamda derin Q ağları, alanlardaki aktif oyuncuları veya diğer deneyimli örnekleri temsil eden girdiler üzerinde eğitim alır ve bu verileri istenen çıktılarla eşleştirmeyi öğrenir. Bu, satranç gibi oyunları yüksek düzeyde oynayabilen veya diğer yüksek seviyeli bilişsel etkinlikleri gerçekleştirebilen yapay zekanın geliştirilmesinde güçlü bir yöntemdir - Atari veya satranç video oyunu oynama örneği de AI'nın geleneksel olarak insan ajanlar tarafından kullanılan arayüz tipleri.
Başka bir deyişle, derin Q öğrenme ile AI oyuncu, istenen sonuçları elde etmeyi öğrenmede daha çok bir insan oyuncu gibi olur.
