Tot i que originalment es van proposar com una forma de model generatiu per a l'aprenentatge no supervisat, els GAN també han demostrat ser útils per a l'aprenentatge semisupervisat, l'aprenentatge totalment supervisat i l'aprenentatge reinforcement.
Quin és un exemple d'aprenentatge de reforç?
L'exemple d'aprenentatge de reforç és el teu gat és un agent que està exposat al medi ambient. La característica més gran d'aquest mètode és que no hi ha cap supervisor, només un nombre real o senyal de recompensa. Dos tipus d'aprenentatge de reforç són 1) positiu 2) negatiu.
Quin tipus d'aprenentatge és l'aprenentatge per reforç?
L'aprenentatge de reforç és un mètode d'entrenament d'aprenentatge automàtic basat en premiar els comportaments desitjats i/o castigar els no desitjats. En general, un agent d'aprenentatge de reforç és capaç de percebre i interpretar el seu entorn, prendre accions i aprendre mitjançant assaig i error.
S'utilitza l'aprenentatge de reforç als jocs?
L'aprenentatge de reforç s'utilitza molt al camp de l'aprenentatge automàtic i es pot veure en mètodes com ara Q-learning, cerca de polítiques, xarxes Deep Q i altres. Ha tingut un bon rendiment tant en el camp dels jocs com en la robòtica.
El GAN és un aprenentatge profund?
Les
Generative Adversarial Networks, o GAN, són un model generatiu basat en l'aprenentatge profund. De manera més general, els GAN són una arquitectura model per entrenar un model generatiu, i és més comú utilitzar models d'aprenentatge profund enaquesta arquitectura.