Minimale Deep Netz
Das folgende minimale Deep Netz hat keinen anderen Zweck, als die Grundstruktur eines minimalen, neuronalen Netzwerkes zu zeigen. Es ist frei von jeder tieferen Bedeutung. […]
Maschine Learning
From simple perceptrons to state of the art techniques in the area
Gradientenabstieg
Hat man eine Menge von Testpunkten die man mit einer geraden Linie approximieren will so hat man mehrere Möglichkeiten. In Python ist es am einfachsten, […]
Lokale Extrema im Gradientenverfahren
Hier wird ein Problem des Gradientenverfahrens anhand einer Funktion mit zwei Buckeln und zwei Tälern (4 Extremwerte) untersucht. (x,y) → (x∙sin(y))∙exp(-x²-y² -0.4x) Die Funktion ist […]
Q-Learning Teil 2
In https://blog.tuncer.net/q-learning-teil-1 ging es bereits um die Q-Matrix. In einem relativ einfachen Beispiel mit wenigen States wurde gezeigt, wie eine Policy gelernt werden kann, indem […]
Q-Learning Teil 1
Im folgenden wird es um Q-Learning gehen. Dabei ist q eine Art Mass für die Qualität einer Aktion hinsichtlich der daraufhin zu erwartenden, zukünftigen Belohnungen. […]