Welche Erkenntnisse können durch die Analyse der Verteilung der vom Netzwerk vorhergesagten Aktionen gewonnen werden?
Die Analyse der Verteilung von Aktionen, die von einem für das Spielen eines Spiels trainierten neuronalen Netzwerk vorhergesagt werden, kann wertvolle Einblicke in das Verhalten und die Leistung des Netzwerks liefern. Durch die Untersuchung der Häufigkeit und Muster vorhergesagter Aktionen können wir ein tieferes Verständnis dafür gewinnen, wie das Netzwerk Entscheidungen trifft, und Bereiche für Verbesserungen oder Optimierungen identifizieren. Diese Analyse
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Deep Learning mit TensorFlow, Trainieren eines neuronalen Netzwerks, um ein Spiel mit TensorFlow und Open AI zu spielen, Netzwerk testen, Prüfungsrückblick
Was ist der Zweck der Generierung von Trainingsbeispielen im Zusammenhang mit dem Training eines neuronalen Netzwerks zum Spielen eines Spiels?
Der Zweck der Generierung von Trainingsbeispielen im Zusammenhang mit dem Training eines neuronalen Netzwerks zum Spielen eines Spiels besteht darin, dem Netzwerk einen vielfältigen und repräsentativen Satz von Beispielen zur Verfügung zu stellen, aus denen es lernen kann. Trainingsbeispiele, auch Trainingsdaten oder Trainingsbeispiele genannt, sind unerlässlich, um einem neuronalen Netzwerk die Funktionsweise beizubringen
- Veröffentlicht in Artificial Intelligence, EITC/AI/DLTF Deep Learning mit TensorFlow, Trainieren eines neuronalen Netzwerks, um ein Spiel mit TensorFlow und Open AI zu spielen, Trainingsdaten, Prüfungsrückblick