Vilka insikter kan man få genom att analysera fördelningen av åtgärder som förutspås av nätverket?
Tisdag, 08 August 2023
by EITCA Academy
Att analysera fördelningen av åtgärder som förutspås av ett neuralt nätverk som är tränat för att spela ett spel kan ge värdefulla insikter om nätverkets beteende och prestanda. Genom att undersöka frekvensen och mönstren för förutspådda åtgärder kan vi få en djupare förståelse för hur nätverket fattar beslut och identifiera områden för förbättring eller optimering. Denna analys
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel med TensorFlow och Open AI, Testar nätverk, Examensgranskning
Taggad under:
Artificiell intelligens, Beslutsfattande, Deep Learning, Spel AI, Neurala nätverk, TensorFlow
Vad är syftet med att generera träningsprov i samband med att träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel?
Tisdag, 08 August 2023
by EITCA Academy
Syftet med att generera träningsprov i samband med att träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel är att förse nätverket med en mångsidig och representativ uppsättning exempel som det kan lära sig av. Träningsprover, även kända som träningsdata eller träningsexempel, är viktiga för att lära ett neuralt nätverk hur man gör
- Publicerad i Artificiell intelligens, EITC/AI/DLTF Deep Learning med TensorFlow, Träna ett neuralt nätverk för att spela ett spel med TensorFlow och Open AI, Utbildningsdata, Examensgranskning
Taggad under:
Artificiell intelligens, Deep Learning, Spel AI, Neuralt nätverk, Övervakat lärande, Utbildningsdata