5. Сети обучения с подкреплением (RLN):
— Сети обучения с подкреплением объединяют нейронные сети с алгоритмами обучения с подкреплением.
— Они учатся принимать оптимальные решения в окружающей среде, взаимодействуя с ней и получая награды или штрафы.
— RLN используются в автономной робототехнике, играх и задачах последовательного принятия решений.
— Deep Q-Networks (DQN) и Proximal Policy Optimization (PPO) — популярные алгоритмы RLN.
Это всего лишь несколько примеров архитектур нейронных сетей, и существует множество вариаций и комбинаций, основанных на конкретных потребностях и достижениях исследований. Понимание характеристик и приложений различных архитектур позволяет практикам выбрать наиболее подходящий дизайн для своей конкретной проблемной области.
Нейросети. Раскройте всю мощь нейронных сетей: полное руководство по пониманию, внедрению ИИ
·
Александр Чичулин
