Мэта генерацыі навучальных узораў у кантэксце навучання нейронавай сеткі гуляць у гульню - даць сетцы разнастайны і рэпрэзентатыўны набор прыкладаў, на якіх яна можа вучыцца. Навучальныя ўзоры, таксама вядомыя як навучальныя даныя або навучальныя прыклады, важныя для навучання нейроннай сеткі таму, як прымаць абгрунтаваныя рашэнні і выконваць адпаведныя дзеянні ў гульнявым асяроддзі.
У сферы штучнага інтэлекту, у прыватнасці глыбокага навучання з дапамогай TensorFlow, навучанне нейроннай сеткі гуляць у гульні ўключае працэс, які называецца навучанне пад наглядам. Гэты працэс патрабуе вялікай колькасці пазначаных даных, якія складаюцца з прыкладаў уводу ў спалучэнні з адпаведнымі патрэбнымі вынікамі. Гэтыя пазначаныя прыклады служаць навучальнымі ўзорамі, якія выкарыстоўваюцца для навучання нейроннай сеткі.
Стварэнне навучальных узораў прадугледжвае збор даных з гульнявога асяроддзя, такіх як назіранні за станам і прынятыя дзеянні. Затым гэтыя даныя пазначаюцца жаданымі вынікамі, якія звычайна з'яўляюцца аптымальнымі дзеяннямі або стратэгіямі ў гульні. Затым пазначаныя даныя выкарыстоўваюцца для навучання нейронавай сеткі прагназаванню правільных дзеянняў на аснове назіраных станаў гульні.
Мэта стварэння навучальных выбарак можа быць растлумачана з дыдактычнай пункту гледжання. Падаючы нейронавай сетцы разнастайны набор навучальных узораў, яна можа навучыцца абагульняць шаблоны і рабіць дакладныя прагнозы ў падобных сітуацыях. Чым больш разнастайнымі і рэпрэзентатыўнымі будуць навучальныя ўзоры, тым лепш нейронавая сетка зможа апрацоўваць розныя сцэнарыі і адаптавацца да новых сітуацый.
Напрыклад, разгледзім навучанне нейронавай сеткі гульні ў шахматы. Навучальныя ўзоры будуць складацца з розных канфігурацый дошкі і адпаведных аптымальных хадоў. Падвяргаючы нейронавую сетку шырокаму дыяпазону пазіцый і хадоў на дошцы, яна можа навучыцца распазнаваць заканамернасці і распрацоўваць стратэгіі для прыняцця абгрунтаваных рашэнняў у розных гульнявых сітуацыях.
Стварэнне навучальных узораў таксама дапамагае пераадолець праблему перападбору, калі нейронавая сетка становіцца занадта спецыялізаванай на навучальных дадзеных і не можа абагульніць новыя, нябачаныя прыклады. Падаючы разнастайны набор навучальных узораў, сетка падвяргаецца розным варыяцыям і можа навучыцца абагульняць свае веды на нябачныя сітуацыі.
Мэта генерацыі навучальных узораў у кантэксце навучання нейронавай сеткі гуляць у гульню - даць сетцы разнастайны і рэпрэзентатыўны набор прыкладаў, на якіх яна можа вучыцца. Гэтыя навучальныя ўзоры дазваляюць сетцы вывучаць шаблоны, распрацоўваць стратэгіі і рабіць дакладныя прагнозы ў розных гульнявых сітуацыях. Ствараючы шырокі спектр навучальных узораў, сетка можа пераадолець праблему пераабсталявання і абагульніць свае веды на новыя, нябачаныя прыклады.
Іншыя апошнія пытанні і адказы адносна EITC/AI/DLTF Глыбокае навучанне з TensorFlow:
- Ці з'яўляецца Keras лепшай бібліятэкай Deep Learning TensorFlow, чым TFlearn?
- У TensorFlow 2.0 і пазнейшых версіях сеансы больш не выкарыстоўваюцца непасрэдна. Ці ёсць падставы іх выкарыстоўваць?
- Што такое адна гарачая кадзіроўка?
- Якая мэта ўстанаўлення злучэння з базай дадзеных SQLite і стварэння аб'екта курсора?
- Якія модулі імпартуюцца ў прадастаўлены фрагмент кода Python для стварэння структуры базы дадзеных чат-бота?
- Якія пары ключ-значэнне могуць быць выключаны з дадзеных пры захаванні іх у базе даных для чат-бота?
- Як захоўванне адпаведнай інфармацыі ў базе даных дапамагае кіраваць вялікімі аб'ёмамі даных?
- Якая мэта стварэння базы дадзеных для чат-бота?
- Што трэба ўлічваць пры выбары кантрольных кропак і рэгуляванні шырыні прамяня і колькасці перакладаў на ўвод у працэсе вываду чат-бота?
- Чаму важна пастаянна правяраць і выяўляць слабыя месцы ў прадукцыйнасці чат-бота?
Глядзіце больш пытанняў і адказаў у EITC/AI/DLTF Deep Learning with TensorFlow