Qué tipo de redes neuronales utiliza el aprendizaje por refuerzo profundo
El reconocimiento automático de voz a enorme escala es la primera y mucho más convincente historia del éxito del estudio profundo. Los LSTM RNN tienen la posibilidad de estudiar tareas de «estudio muy profundo» que implican intervalos de múltiples segundos con acontecimientos de voz separados por cientos de pasos de tiempo sutiles, donde un paso de tiempo se ajusta a precisamente diez milésimas de segundo.
Todos y cada uno de los primordiales sistemas comerciales de reconocimiento automático del habla (por servirnos de un ejemplo, Microsoft Cortana, Xbox, Skype Translator, Amazon Alexa, Google plus Now, Apple Siri, Baidu y también iFlyTek, y una gama de modelos de reconocimiento automático del habla de Nuance, etcétera.) apoyado en la educación profundo.
Difusión dirigida por artículo
El desarrollo de difusión dirigida por artículo se apoya en un modelo llamado CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training), que tiene como propósito distinguir la codificación de artículo y también imágenes en el espacio . común. Para conseguir esto, CLIP se adiestra desde imágenes con sus que corresponden especificaciones de artículo, tal es así que cuanto mucho más cerca estén el vector que representa una imagen y el vector que representa artículo, mucho más relacionados están esa imagen y ese artículo. .
Empleando CLIP puedes diseñar un sistema que reconozca qué afines son una imagen y un artículo. En la próxima imagen, en el gráfico de la derecha, puedes observar como los contenidos escritos tienen codificaciones mucho más próximas a eso que observamos en la imagen de la izquierda que son mucho más similares a la codificación de la imagen.
Qué es lo que significa Deep Learning
La educación automático más adelante puede ser estudio supervisado. Puesto que se ha señalado que los algoritmos tienen la capacidad de estudiar sin intervención humana, por el hecho de que ellos mismos sacan conclusiones sobre semántica con los datos ingeridos.
Compañías como Loop AI Labs se están centrando en la educación automático no supervisado. Donde su interfaz cognitiva es con la capacidad de procesar millones de documentos no estructurados y crea de manera automática representaciones estructuradas.
Y en este momento la parte entretenida… ¡a divertirse!
No se acepta la ejecución de OpenAI Gym en un ambiente Windows, solo marcha con Linux y MacOS. No obstante, hay múltiples formas de lograr que ande. Una de ellas es explotar el ambiente Windows diez WSL (Windows Subsystem for Linux) Con este ambiente habilitado en nuestra máquina tenemos la posibilidad de comenzar bash y también disponer Python.
Para activar WSL abrimos un caparazón de poderes como gestor y hacemos:
Diferencias con «los tradicionales»
En modelos de Estudio Supervisado (o no supervisado) como redes neuronales , árboles , knn, etcétera, intentamos de «reducir la función de valor», achicar el fallo.
Por otra parte, el RL trata de «aumentar al máximo la recompensa». Y esto puede ser, más allá de que en ocasiones cometa fallos o no sea perfecto.
