Helen wróci na kurs sztucznej inteligencji.
W dzisiejszym tutorialu robimy pierwszy krok do świata A-3, a jako pierwszy krok
dowiemy się, co oznacza odrzucenie.
Zatem A-3 C oznacza przewagę synchroniczną.
Krytyczny algorytm aktorski.
Jest to algorytm, który został opracowany przez Google w głębokim umyśle w 2016 roku przez
grupę badaczy i jest najnowocześniejszym algorytmem sztucznej inteligencji.
Do tej pory ma wiele powiadomień i omówimy to więcej w trakcie kursu,
zwłaszcza w praktycznych samouczkach.
Niemniej jednak ten algorytm wysadza wszystko inne, łącznie z głębokimi splotowymi sieciami uczenia Q, z
wody całkowicie z wody i jest szybszy.
Szkolenie zajmuje mniej czasu, a wyniki są lepsze.
Tak więc podczas tej części kursu będziemy się odwoływać, a my już
wspomnieliśmy, że będziemy odwoływać się do jeszcze większej ilości artykułów na temat opublikowanego artykułu, w którym
po raz pierwszy wprowadzono morze A-3 zwane synchronicznymi metodami głębszego egzekwowania, ucząc się, dlaczego Vladimir minae i
inni z głębokiej kopalni Google, którzy pokażą ci teraz ten artykuł, abyś miał do niego wstęp.
A więc oto ten artykuł, który chciałem wam pokazać, abyście mogli go poczuć i gotowi, abyście go
trochę zapoznali.
Oczywiście zaleca się przeczytanie artykułu i zrozumienie, o czym dokładnie mówią, a przekonasz
się, że podczas praktycznych ćwiczeń Adlon przeprowadzi Cię przez określone
części artykułu przez niektóre akapity lub sekcje, które będą mieć znaczenie dla tego, co
będzie programować w tym momencie.
I to, co chciałem tu wskazać, to jak widać wiele badań w tym
kierunku, ale jest też wiele odniesień, ale jak część tego obszaru jest taka, jak na końcu i
porównują różne algorytmy porównując wyniki i to właśnie chciałem wskazać tutaj.
Więc powiększmy trochę.
Tak więc, jak możesz zobaczyć, nawet w Google, kopalni ich szkolenia lub oceniają swoje algorytmy w grach,
tak jak robimy w wynikach.
Tak więc ta sama zasada, ponieważ gry są symulowanym środowiskiem lub małym środowiskiem zamkniętym w otoczeniu
pewnych reguł i chcą zrozumieć, jak dobrze działa sztuczna inteligencja w tych
grach.
I oto idziemy.
Dokładnie.
Wszystkie te gry, które można znaleźć wiele z nich można znaleźć na siłowni i gier, z którymi
pracowaliśmy.
Tak na przykład w tej sekcji pracujemy z breakoutami.
Jest także tutaj, jak widać w przypadku Breakout.
Pogrubili, że mają najlepszy algorytm podświetlony, więc Dick un to algorytm, z
którym pracowaliśmy, a następnie kilka innych algorytmów, a następnie macie A-3, zobaczcie, czy LSD ma długą lub
krótką pamięć .
Tak więc to ten, który będziemy realizować w tej części kursu, wszyscy będą mieć A-3 widzieć z
zespołem nélisse, co czyni go jeszcze silniejszym.
Jak widać, przełom jest najlepszym wynikiem osiągniętym przez trzykrotnie.
Więc to jest wynik.
Sześć sześć punktów osiem w porównaniu do innych.
Możesz też zobaczyć, że dla większości z nich, więc jeśli teraz zrobisz większy obraz, zobaczysz, że większość z tych
odważnych jest w tej ostatniej kolumnie.
Więc tak, jest kilka gier, w których inne algorytmy radzą sobie
lepiej, ale jak widać, Dijk un faktycznie nie radzi sobie lepiej w żadnej z gier, ale
widać, że istnieją inne algorytmy, które inne algorytmy działają lepiej, ale A-3 cel ystem działa najlepiej.
W większości przypadków widać, że ta piłka to ta różdżka ta jedna i tak dalej.
Widać więc, że system atrezji jest naprawdę potężnym algorytmem.
To rzeczywiście jest na czele sztucznej inteligencji i właśnie to będzie wdrażać.
Dlatego bardzo ekscytująca sekcja gorąco zachęci Cię do przeczytania tego artykułu i naprawdę poczujesz,
o czym będziemy rozmawiać.
A następnie w tej sekcji i we wszystkich praktycznych aspektach praktycznej strony Stroh'a
będziemy szczegółowo omawiać tę kwestię.
Będziemy pracować z ich pseudo kodem, który jest dostępny i będziemy.
Pokażę ci, jak to wdrożyć i jak będziemy z tym pracować.
I w tej notatce mam nadzieję, że spodoba ci się ta gazeta i nie mogę się doczekać spotkania z tobą następnym razem.
A do tego czasu ciesz się AI.