Inhaltsverzeichnis[Ausblenden][Zeigen]
- 1. Was genau ist Deep Learning?
- 2. Was unterscheidet Deep Learning von maschinellem Lernen?
- 3. Was ist Ihr aktuelles Verständnis von neuronalen Netzen?
- 4. Was genau ist ein Perzeptron?
- 5. Was genau ist ein Deep Neural Network?
- 6. Was genau ist ein Multilayer-Perzeptron (MLP)?
- 7. Welchen Zweck haben Aktivierungsfunktionen in einem neuronalen Netz?
- 8. Was genau ist Gradient Descent?
- 9. Was genau ist die Kostenfunktion?
- 10. Wie können tiefe Netzwerke flache übertreffen?
- 11. Beschreiben Sie die Vorwärtsausbreitung.
- 12. Was ist Backpropagation?
- 13. Wie verstehen Sie im Zusammenhang mit Deep Learning Gradient Clipping?
- 14. Was sind die Softmax- und ReLU-Funktionen?
- 15. Kann ein neuronales Netzwerkmodell trainiert werden, wenn alle Gewichtungen auf 0 gesetzt sind?
- 16. Was unterscheidet eine Epoche von einem Batch und einer Iteration?
- 17. Was sind Batch-Normalisierung und Dropout?
- 18. Was unterscheidet den stochastischen Gradientenabstieg vom Batch-Gradientenabstieg?
- 19. Warum ist es entscheidend, Nichtlinearitäten in neuronale Netze einzubeziehen?
- 20. Was ist ein Tensor beim Deep Learning?
- 21. Wie würden Sie die Aktivierungsfunktion für ein Deep-Learning-Modell auswählen?
- 22. Was meinst du mit CNN?
- 23. Was sind die vielen CNN-Schichten?
- 24. Was sind die Auswirkungen von Over- und Underfitting und wie können Sie sie vermeiden?
- 25. Was ist beim Deep Learning ein RNN?
- 26. Beschreiben Sie den Adam-Optimierer
- 27. Deep Autoencoder: Was sind sie?
- 28. Was bedeutet Tensor in Tensorflow?
- 29. Eine Erklärung eines Rechengraphen
- 30. Generative Adversarial Networks (GANs): Was sind sie?
- 31. Wie wählen Sie die Anzahl der Neuronen und verborgenen Schichten aus, die in das neuronale Netzwerk aufgenommen werden sollen, wenn Sie die Architektur entwerfen?
- 32. Welche Arten von neuronalen Netzen werden beim Deep Reinforcement Learning eingesetzt?
- Zusammenfassung
Deep Learning ist keine brandneue Idee. Künstliche neuronale Netze dienen als einzige Grundlage der Teilmenge des maschinellen Lernens, die als Deep Learning bekannt ist.
Deep Learning ahmt das menschliche Gehirn nach, ähnlich wie neuronale Netzwerke, da sie geschaffen wurden, um das menschliche Gehirn zu imitieren.
Das gibt es schon eine Weile. Heutzutage spricht jeder darüber, da wir nicht annähernd so viel Rechenleistung oder Daten haben wie heute.
In den letzten 20 Jahren sind Deep Learning und maschinelles Lernen als Folge des dramatischen Anstiegs der Verarbeitungskapazität entstanden.
Um Sie bei der Vorbereitung auf alle Anfragen zu unterstützen, denen Sie bei der Suche nach Ihrem Traumjob begegnen könnten, führt Sie dieser Beitrag durch eine Reihe von Deep-Learning-Interviewfragen, die von einfach bis kompliziert reichen.
1. Was genau ist Deep Learning?
Wenn Sie an einer teilnehmen tiefe Lernen Vorstellungsgespräch wissen Sie zweifellos, was Deep Learning ist. Der Interviewer erwartet jedoch, dass Sie eine detaillierte Antwort zusammen mit einer Illustration zu dieser Frage geben.
Um zu trainieren Neuronale Netze Für Deep Learning müssen erhebliche Mengen an organisierten oder unstrukturierten Daten verwendet werden. Um versteckte Muster und Merkmale zu finden, führt es komplizierte Verfahren durch (zum Beispiel das Bild einer Katze von dem eines Hundes unterscheiden).
2. Was unterscheidet Deep Learning von maschinellem Lernen?
Als Zweig der künstlichen Intelligenz, bekannt als maschinelles Lernen, trainieren wir Computer mithilfe von Daten sowie statistischen und algorithmischen Techniken, damit sie mit der Zeit immer besser werden.
Als Aspekt von Maschinelles Lernen, ahmt Deep Learning die neuronale Netzwerkarchitektur nach, die im menschlichen Gehirn zu sehen ist.
3. Was ist Ihr aktuelles Verständnis von neuronalen Netzen?
Künstliche Systeme, die als neuronale Netze bekannt sind, ähneln sehr stark den organischen neuronalen Netzen, die im menschlichen Körper zu finden sind.
Mit einer Technik, die dem ähnelt, wie die menschliches Gehirn Funktionen ist ein neuronales Netzwerk eine Sammlung von Algorithmen, die darauf abzielen, zugrunde liegende Korrelationen in einem Datenelement zu identifizieren.
Diese Systeme erwerben aufgabenspezifisches Wissen, indem sie sich einer Reihe von Datensätzen und Beispielen aussetzen, anstatt irgendwelchen aufgabenspezifischen Regeln zu folgen.
Die Idee ist, dass das System, anstatt ein vorprogrammiertes Verständnis dieser Datensätze zu haben, Unterscheidungsmerkmale aus den Daten lernt, mit denen es gefüttert wird.
Die drei Netzwerkschichten, die am häufigsten in neuronalen Netzwerken verwendet werden, sind wie folgt:
- Eingabeebene
- Versteckte Ebene
- Ausgabeschicht
4. Was genau ist ein Perzeptron?
Das im menschlichen Gehirn vorkommende biologische Neuron ist mit einem Perzeptron vergleichbar. Mehrere Eingaben werden vom Perzeptron empfangen, das dann zahlreiche Transformationen und Funktionen durchführt und eine Ausgabe erzeugt.
Bei der binären Klassifikation wird ein lineares Modell namens Perceptron verwendet. Es simuliert ein Neuron mit einer Vielzahl von Eingaben, von denen jede eine andere Gewichtung hat.
Das Neuron berechnet eine Funktion unter Verwendung dieser gewichteten Eingaben und gibt die Ergebnisse aus.
5. Was genau ist ein Deep Neural Network?
Ein tiefes neuronales Netzwerk ist ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) mit mehreren Schichten zwischen der Eingabe- und der Ausgabeschicht (DNN).
Tiefe neuronale Netze sind neuronale Netze mit tiefer Architektur. Das Wort „tief“ bezieht sich auf Funktionen mit vielen Ebenen und Einheiten in einer einzigen Schicht. Genauere Modelle können erstellt werden, indem mehr und größere Schichten hinzugefügt werden, um mehr Muster zu erfassen.
6. Was genau ist ein Multilayer-Perzeptron (MLP)?
Input-, Hidden- und Output-Layer sind in MLPs vorhanden, ähnlich wie in neuronalen Netzen. Es ist ähnlich aufgebaut wie ein einschichtiges Perzeptron mit einer oder mehreren verborgenen Schichten.
Die binäre Ausgabe eines einschichtigen Perzeptrons kann nur linear trennbare Klassen (0,1) kategorisieren, während MLP nichtlineare Klassen klassifizieren kann.
7. Welchen Zweck haben Aktivierungsfunktionen in einem neuronalen Netz?
Eine Aktivierungsfunktion bestimmt, ob ein Neuron auf der grundlegendsten Ebene aktiviert werden soll oder nicht. Jede Aktivierungsfunktion kann die gewichtete Summe der Eingaben plus Vorspannung als Eingabe akzeptieren. Zu den Aktivierungsfunktionen gehören die Schrittfunktion, das Sigmoid, das ReLU, das Tanh und das Softmax.
8. Was genau ist Gradient Descent?
Der beste Ansatz zum Minimieren einer Kostenfunktion oder eines Fehlers ist Gradientenabstieg. Ziel ist es, die lokal-globalen Minima einer Funktion zu finden. Dies gibt den Pfad an, dem das Modell folgen sollte, um Fehler zu minimieren.
9. Was genau ist die Kostenfunktion?
Die Kostenfunktion ist eine Metrik zur Beurteilung der Leistung Ihres Modells. es wird manchmal als „Verlust“ oder „Fehler“ bezeichnet. Während der Backpropagation wird es verwendet, um den Fehler der Ausgabeschicht zu berechnen.
Wir nutzen diese Ungenauigkeit aus, um die Trainingsprozesse des neuronalen Netzwerks voranzutreiben, indem wir sie durch das neuronale Netzwerk zurückschieben.
10. Wie können tiefe Netzwerke flache übertreffen?
Verborgene Schichten werden zusätzlich zu Eingabe- und Ausgabeschichten zu neuronalen Netzen hinzugefügt. Zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten verwenden flache neuronale Netze eine einzige verborgene Schicht, während tiefe neuronale Netze zahlreiche Ebenen verwenden.
Ein flaches Netzwerk erfordert mehrere Parameter, um in jede Funktion passen zu können. Tiefe Netze können Funktionen auch mit einer geringen Anzahl von Parametern besser anpassen, da sie mehrere Schichten umfassen.
Deep Networks werden heute aufgrund ihrer Vielseitigkeit bei der Arbeit mit jeder Art von Datenmodellierung bevorzugt, sei es für die Sprach- oder Bilderkennung.
11. Beschreiben Sie die Vorwärtsausbreitung.
Eingaben werden zusammen mit Gewichten in einem Prozess, der als Weiterleitungsausbreitung bekannt ist, an die vergrabene Schicht übertragen.
Die Ausgabe der Aktivierungsfunktion wird in jeder einzelnen vergrabenen Schicht berechnet, bevor die Verarbeitung mit der folgenden Schicht fortfahren kann.
Der Prozess beginnt bei der Eingabeschicht und schreitet bis zur endgültigen Ausgabeschicht fort, daher der Name Vorwärtsausbreitung.
12. Was ist Backpropagation?
Wenn Gewichtungen und Verzerrungen im neuronalen Netzwerk angepasst werden, wird Backpropagation verwendet, um die Kostenfunktion zu reduzieren, indem zuerst beobachtet wird, wie sich der Wert ändert.
Das Verständnis des Gradienten auf jeder verborgenen Ebene macht die Berechnung dieser Änderung einfach.
Der als Backpropagation bezeichnete Prozess beginnt bei der Ausgabeschicht und bewegt sich rückwärts zu den Eingabeschichten.
13. Wie verstehen Sie im Zusammenhang mit Deep Learning Gradient Clipping?
Gradient Clipping ist eine Methode zur Lösung des Problems explodierender Gradienten, die während der Backpropagation auftreten (ein Zustand, in dem sich im Laufe der Zeit erhebliche falsche Gradienten ansammeln, was zu erheblichen Anpassungen der Modellgewichte des neuronalen Netzwerks während des Trainings führt).
Explodierende Gradienten sind ein Problem, das auftritt, wenn die Gradienten während des Trainings zu groß werden, wodurch das Modell instabil wird. Wenn der Gradient den erwarteten Bereich überschritten hat, werden die Gradientenwerte Element für Element auf einen vordefinierten Mindest- oder Höchstwert verschoben.
Das Gradienten-Clipping verbessert die numerische Stabilität eines neuronalen Netzwerks während des Trainings, hat jedoch nur minimale Auswirkungen auf die Leistung des Modells.
14. Was sind die Softmax- und ReLU-Funktionen?
Eine Aktivierungsfunktion namens Softmax erzeugt eine Ausgabe im Bereich zwischen 0 und 1. Jede Ausgabe wird so geteilt, dass die Summe aller Ausgaben eins ist. Für Ausgabeschichten wird häufig Softmax verwendet.
Rectified Linear Unit, manchmal auch als ReLU bekannt, ist die am häufigsten verwendete Aktivierungsfunktion. Wenn X positiv ist, gibt es X aus, andernfalls gibt es Nullen aus. ReLU wird regelmäßig auf Erdschichten aufgetragen.
15. Kann ein neuronales Netzwerkmodell trainiert werden, wenn alle Gewichtungen auf 0 gesetzt sind?
Das neuronale Netzwerk wird nie lernen, einen bestimmten Job zu erledigen, daher ist es nicht möglich, ein Modell zu trainieren, indem alle Gewichtungen auf 0 initialisiert werden.
Die Ableitungen bleiben für jedes Gewicht in W [1] gleich, wenn alle Gewichte auf Null initialisiert werden, was dazu führt, dass Neuronen dieselben Merkmale iterativ lernen.
Die Gewichte nicht einfach auf 0 zu initialisieren, sondern auf jede Art von Konstante führt wahrscheinlich zu einem unterdurchschnittlichen Ergebnis.
16. Was unterscheidet eine Epoche von einem Batch und einer Iteration?
Verschiedene Formen der Verarbeitung von Datensätzen und Gradientenabstiegstechniken umfassen Batch, Iteration und Epoche. Epoch beinhaltet das einmalige Durchlaufen eines neuronalen Netzwerks mit einem vollständigen Datensatz, sowohl vorwärts als auch rückwärts.
Um zuverlässige Ergebnisse zu liefern, wird der Datensatz häufig mehrmals durchlaufen, da er zu groß ist, um ihn in einem einzigen Versuch zu passieren.
Diese Praxis, eine kleine Datenmenge wiederholt durch ein neuronales Netzwerk laufen zu lassen, wird als Iteration bezeichnet. Um zu gewährleisten, dass der Datensatz die neuronalen Netze erfolgreich durchläuft, kann er in eine Reihe von Stapeln oder Teilmengen aufgeteilt werden, was als Batching bezeichnet wird.
Abhängig von der Größe der Datensammlung sind alle drei Methoden – Epoche, Iteration und Stapelgröße – im Wesentlichen Möglichkeiten zur Verwendung von Gradientenabstiegsalgorithmus.
17. Was sind Batch-Normalisierung und Dropout?
Dropout verhindert eine Überanpassung von Daten, indem sowohl sichtbare als auch verborgene Netzwerkeinheiten nach dem Zufallsprinzip entfernt werden (in der Regel werden 20 Prozent der Knoten gelöscht). Es verdoppelt die Anzahl der Iterationen, die erforderlich sind, um das Netzwerk zum Konvergieren zu bringen.
Durch Normalisierung der Eingaben in jeder Schicht, um eine mittlere Ausgabeaktivierung von Null und eine Standardabweichung von Eins zu haben, ist die Stapelnormalisierung eine Strategie zur Verbesserung der Leistung und Stabilität von neuronalen Netzwerken.
18. Was unterscheidet den stochastischen Gradientenabstieg vom Batch-Gradientenabstieg?
Batch-Gradientenabstieg:
- Der vollständige Datensatz wird verwendet, um den Gradienten für den Stapelgradienten zu konstruieren.
- Die enorme Datenmenge und die sich langsam aktualisierenden Gewichte erschweren die Konvergenz.
Stochastischer Gradientenabstieg:
- Der stochastische Gradient verwendet ein einzelnes Sample, um den Gradienten zu berechnen.
- Aufgrund der häufigeren Gewichtsänderungen konvergiert er deutlich schneller als der Chargengradient.
19. Warum ist es entscheidend, Nichtlinearitäten in neuronale Netze einzubeziehen?
Unabhängig davon, wie viele Schichten vorhanden sind, verhält sich ein neuronales Netzwerk in Abwesenheit von Nichtlinearitäten wie ein Perzeptron, wodurch die Ausgabe linear von der Eingabe abhängt.
Anders ausgedrückt ist ein neuronales Netz mit n Schichten und m versteckten Einheiten und linearen Aktivierungsfunktionen äquivalent zu einem linearen neuronalen Netz ohne versteckte Schichten und mit der Fähigkeit, ausschließlich lineare Trennungsgrenzen zu erkennen.
Ohne Nichtlinearitäten ist ein neuronales Netzwerk nicht in der Lage, komplizierte Probleme zu lösen und die Eingabe genau zu kategorisieren.
20. Was ist ein Tensor beim Deep Learning?
Als Verallgemeinerung von Matrizen und Vektoren dient ein als Tensor bezeichnetes mehrdimensionales Array. Es ist eine entscheidende Datenstruktur für Deep Learning. N-dimensionale Arrays grundlegender Datentypen werden verwendet, um Tensoren darzustellen.
Jede Komponente des Tensors hat denselben Datentyp, und dieser Datentyp ist immer bekannt. Es ist möglich, dass nur ein Teil der Form bekannt ist – nämlich wie viele Dimensionen es gibt und wie groß jede einzelne ist.
In Situationen, in denen auch die Eingaben vollständig bekannt sind, erzeugen die meisten Operationen vollständig bekannte Tensoren; in anderen Fällen kann die Form eines Tensors nur während der Ausführung des Graphen festgelegt werden.
21. Wie würden Sie die Aktivierungsfunktion für ein Deep-Learning-Modell auswählen?
- Es ist sinnvoll, eine lineare Aktivierungsfunktion zu verwenden, wenn das zu erwartende Ergebnis tatsächlich eingetreten ist.
- Eine Sigmoid-Funktion sollte verwendet werden, wenn die zu prognostizierende Ausgabe eine binäre Klassenwahrscheinlichkeit ist.
- Eine Tanh-Funktion kann verwendet werden, wenn die projizierte Ausgabe zwei Klassifikationen enthält.
- Aufgrund ihrer einfachen Berechnung ist die ReLU-Funktion in einer Vielzahl von Situationen anwendbar.
22. Was meinst du mit CNN?
Deep Neural Networks, die auf die Auswertung visueller Bilder spezialisiert sind, umfassen Convolutional Neural Networks (CNN oder ConvNet). Statt in neuronalen Netzwerken, wo ein Vektor die Eingabe darstellt, ist die Eingabe hier ein mehrkanaliges Bild.
Mehrschichtige Perzeptrons werden von CNNs auf besondere Weise verwendet, die sehr wenig Vorverarbeitung erfordert.
23. Was sind die vielen CNN-Schichten?
Faltungsschicht: Die Hauptschicht ist die Faltungsschicht, die über eine Vielzahl von lernbaren Filtern und ein rezeptives Feld verfügt. Diese erste Schicht nimmt die Eingabedaten und extrahiert ihre Eigenschaften.
ReLU-Schicht: Indem die Netzwerke nichtlinear gemacht werden, wandelt diese Schicht negative Pixel in Null um.
Pooling-Schicht: Durch die Minimierung von Verarbeitungs- und Netzwerkeinstellungen minimiert die Pooling-Schicht nach und nach die räumliche Größe der Darstellung. Max-Pooling ist die am häufigsten verwendete Pooling-Methode.
24. Was sind die Auswirkungen von Over- und Underfitting und wie können Sie sie vermeiden?
Dies wird als Überanpassung bezeichnet, wenn ein Modell die Feinheiten und das Rauschen in den Trainingsdaten bis zu dem Punkt lernt, an dem es die Verwendung neuer Daten durch das Modell negativ beeinflusst.
Es ist wahrscheinlicher, dass dies bei nichtlinearen Modellen passiert, die beim Lernen einer Zielfunktion anpassungsfähiger sind. Ein Modell kann darauf trainiert werden, Autos und Lastwagen zu erkennen, aber es kann möglicherweise nur Fahrzeuge mit einer bestimmten Kastenform identifizieren.
Da es nur auf einen LKW-Typ trainiert wurde, kann es einen Pritschenwagen möglicherweise nicht erkennen. Bei Trainingsdaten funktioniert das Modell gut, aber nicht in der realen Welt.
Ein unzureichend angepasstes Modell bezieht sich auf ein Modell, das nicht ausreichend auf Daten trainiert ist oder nicht in der Lage ist, auf neue Informationen zu verallgemeinern. Dies tritt häufig auf, wenn ein Modell mit unzureichenden oder ungenauen Daten trainiert wird.
Genauigkeit und Leistung werden beide durch Underfitting beeinträchtigt.
Das Resampling der Daten zur Schätzung der Modellgenauigkeit (K-fache Kreuzvalidierung) und die Verwendung eines Validierungsdatensatzes zur Bewertung des Modells sind zwei Möglichkeiten, um Überanpassung und Unteranpassung zu vermeiden.
25. Was ist beim Deep Learning ein RNN?
Rekurrente neuronale Netze (RNNs), eine gängige Variante künstlicher neuronaler Netze, werden unter der Abkürzung RNN geführt. Mit ihnen werden unter anderem Genome, Handschriften, Texte und Datensequenzen verarbeitet. Für das notwendige Training verwenden RNNs Backpropagation.
26. Beschreiben Sie den Adam-Optimierer
Der Adam-Optimierer, auch bekannt als adaptives Momentum, ist eine Optimierungstechnik, die entwickelt wurde, um laute Situationen mit spärlichen Gradienten zu bewältigen.
Zusätzlich zur Bereitstellung von Aktualisierungen pro Parameter für eine schnellere Konvergenz verbessert der Adam-Optimierer die Konvergenz durch Momentum und stellt sicher, dass ein Modell nicht im Sattelpunkt gefangen wird.
27. Deep Autoencoder: Was sind sie?
Deep Autoencoder ist der Sammelbegriff für zwei symmetrische Deep-Belief-Netzwerke, die im Allgemeinen vier oder fünf flache Schichten für die Codierungshälfte des Netzwerks und einen weiteren Satz von vier oder fünf Schichten für die Decodierungshälfte umfassen.
Diese Schichten bilden die Grundlage von Deep-Belief-Netzwerken und werden durch Boltzmann-Maschinen eingeschränkt. Nach jedem RBM wendet ein tiefer Autoencoder binäre Änderungen auf den Datensatz MNIST an.
Sie können auch in anderen Datensätzen verwendet werden, in denen Gaußsche gleichgerichtete Transformationen gegenüber RBM bevorzugt würden.
28. Was bedeutet Tensor in Tensorflow?
Dies ist eine weitere Deep-Learning-Interviewfrage, die regelmäßig gestellt wird. Ein Tensor ist ein mathematisches Konzept, das als höherdimensionale Arrays visualisiert wird.
Tensoren sind diese Datenarrays, die als Eingabe für das neuronale Netzwerk bereitgestellt werden und verschiedene Dimensionen und Rangordnungen haben.
29. Eine Erklärung eines Rechengraphen
Die Grundlage eines TensorFlows ist die Konstruktion eines Rechengraphen. Jeder Knoten funktioniert in einem Netz von Knoten, wobei Knoten für mathematische Operationen und Kanten für Tensoren stehen.
Es wird manchmal als „Datenflussdiagramm“ bezeichnet, da Daten in Form eines Diagramms fließen.
30. Generative Adversarial Networks (GANs): Was sind sie?
Beim Deep Learning wird die generative Modellierung mithilfe von generativen kontradiktorischen Netzwerken erreicht. Es handelt sich um einen unbeaufsichtigten Job, bei dem das Ergebnis durch die Identifizierung von Mustern in den Eingabedaten erzeugt wird.
Der Diskriminator wird verwendet, um die vom Generator erzeugten Instanzen zu kategorisieren, während der Generator verwendet wird, um neue Beispiele zu erzeugen.
31. Wie wählen Sie die Anzahl der Neuronen und verborgenen Schichten aus, die in das neuronale Netzwerk aufgenommen werden sollen, wenn Sie die Architektur entwerfen?
Angesichts einer geschäftlichen Herausforderung kann die genaue Anzahl von Neuronen und versteckten Schichten, die zum Aufbau einer neuronalen Netzwerkarchitektur benötigt werden, nicht durch feste Regeln bestimmt werden.
In einem neuronalen Netzwerk sollte die Größe der verborgenen Schicht irgendwo in der Mitte der Größe der Eingabe- und Ausgabeschichten liegen.
Ein Vorsprung beim Erstellen eines neuronalen Netzwerkdesigns kann jedoch mit einigen einfachen Methoden erreicht werden:
Beginnend mit einigen grundlegenden systematischen Tests, um zu sehen, was für einen bestimmten Datensatz am besten funktioniert, basierend auf früheren Erfahrungen mit neuronalen Netzen in ähnlichen Umgebungen der realen Welt, ist der beste Weg, um jede einzigartige Herausforderung der Vorhersagemodellierung in der realen Welt anzugehen.
Die Netzwerkkonfiguration kann basierend auf der eigenen Kenntnis der Problemdomäne und früheren Erfahrungen mit neuronalen Netzwerken gewählt werden. Bei der Bewertung des Aufbaus eines neuronalen Netzwerks ist die Anzahl der Schichten und Neuronen, die für verwandte Probleme verwendet werden, ein guter Ausgangspunkt.
Die Komplexität des neuronalen Netzwerks sollte basierend auf der prognostizierten Ausgabe und Genauigkeit schrittweise erhöht werden, beginnend mit einem einfachen neuronalen Netzwerkdesign.
32. Welche Arten von neuronalen Netzen werden beim Deep Reinforcement Learning eingesetzt?
- In einem Paradigma des maschinellen Lernens, das als Reinforcement Learning bezeichnet wird, dient das Modell dazu, die Idee der kumulativen Belohnung zu maximieren, genau wie es lebende Dinge tun.
- Spiele und selbstfahrende Fahrzeuge werden beide als Probleme beschrieben Verstärkung lernen.
- Der Bildschirm dient als Input, wenn das darzustellende Problem ein Spiel ist. Um eine Ausgabe für die nächsten Phasen zu erzeugen, nimmt der Algorithmus die Pixel als Eingabe und verarbeitet sie über viele Schichten von Convolutional Neural Networks.
- Die Ergebnisse der Aktionen des Modells, ob günstig oder schlecht, wirken als Verstärkung.
Zusammenfassung
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