Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 42): Modell der Prokrastination, Ursachen und Lösungen" veröffentlicht.
Im Kontext des Verstärkungslernens kann die Prokrastination (Zögern) eines Modells mehrere Ursachen haben. Der Artikel befasst sich mit einigen der möglichen Ursachen für Prokrastination bei Modellen und mit Methoden zu deren Überwindung.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 41): Hierarchische Modelle" veröffentlicht.
Der Artikel beschreibt hierarchische Trainingsmodelle, die einen effektiven Ansatz für die Lösung komplexer maschineller Lernprobleme bieten. Hierarchische Modelle bestehen aus mehreren Ebenen, von denen jede für verschiedene Aspekte der Aufgabe zuständig ist.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 40): Verwendung von Go-Explore bei großen Datenmengen" veröffentlicht.
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Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 39): Go-Explore, ein anderer Ansatz zur Erkundung" veröffentlicht.
Wir setzen die Untersuchung der Umgebung in Modellen des verstärkten Lernens fort. Und in diesem Artikel werden wir uns einen weiteren Algorithmus ansehen – Go-Explore. Er ermöglicht es Ihnen, die Umgebung in der Phase der Modellbildung effektiv zu erkunden.
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