ما هي شبكات كيو العميقة؟ - تعريف من techopedia

التعريف - ماذا يعني Deep Q-Networks؟

شبكات Deep Q Networks (DQN) هي شبكات عصبية (و / أو أدوات ذات صلة) تستخدم التعلم العميق Q من أجل توفير نماذج مثل محاكاة تشغيل ألعاب الفيديو الذكية. بدلاً من أن يكون اسمًا محددًا لإنشاء شبكة عصبية محددة ، قد تتألف شبكات Deep Q من شبكات عصبية تلافيفية وهياكل أخرى تستخدم طرقًا محددة للتعرف على العمليات المختلفة.

يشرح Techopedia Deep Q-Networks

عادةً ما تستخدم طريقة التعلم العميق سؤالًا يسمى التكرار العام للسياسة ، والذي يوصف بأنه يقترن بتقييم السياسة وتكرار السياسات ، لتعلم السياسات من المدخلات الحسية عالية الأبعاد.

على سبيل المثال ، هناك نوع شائع من شبكة Q العميقة المغطاة في المنشورات التقنية مثل Medium يأخذ المدخلات الحسية من Atari 2600 لألعاب الفيديو لتصميم النتائج. يتم ذلك على مستوى أساسي للغاية من خلال جمع العينات وتخزينها واستخدامها لتكرار التجربة من أجل تحديث شبكة Q.

بشكل عام ، تتدرب شبكات Q العميقة على المدخلات التي تمثل اللاعبين النشطين في المناطق أو العينات الأخرى ذات الخبرة وتتعلم كيفية مطابقة هذه البيانات مع المخرجات المطلوبة. هذه طريقة قوية في تطوير الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يلعب ألعابًا مثل لعبة الشطرنج على مستوى عالٍ ، أو يمارس أنشطة معرفية عالية المستوى - مثال لعب Atari أو لعبة فيديو الشطرنج هو أيضًا مثال جيد على كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي أنواع من واجهات التي تستخدم تقليديا من قبل وكلاء الإنسان.

بمعنى آخر ، من خلال التعلم العميق Q ، يصبح لاعب الذكاء الاصطناعي أشبه بلاعب بشري في التعلم لتحقيق النتائج المرجوة.