Tensorflow(@CVision)
13.9K subscribers
1.17K photos
239 videos
68 files
2.23K links
اخبار حوزه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
مقالات و یافته های جدید یادگیری عمیق
بینایی ماشین و پردازش تصویر

TensorFlow, Keras, Deep Learning, Computer Vision

سایت دوره
http://class.vision

👨‍💻👩‍💻پشتیبان دوره ها:
@classvision_support
Download Telegram
Tensorflow(@CVision)
DeepMindNature14236Paper.pdf
احتمالا قبلا در مورد هوش مصنوعی ای که بازی شطرنج بازی میکرد و اکثر بازیکنان حرفه ای شطرنج را برده شنیده اید! اما حقیقت این است که آن هوش مصنوعی تنها قادر بود شطرنج بازی کند و در واقع فقط برای آن بازی آموزش دیده بود و توانایی هیچ کار دیگری نداشت!

محققان گوگل در مقاله ی سال 2015 نیچر با استفاده از ایده ی #یادگیری_تقویتی شبکه عصبی طراحی کردند که قادر بود که خودش بازی ها را یاد بگیرد!
این هوش مصنوعی که به عنوان ورودی صفحه RGB بازی و به عنوان پاداش امتیاز کسب شده از بازی را دریافت میکرد، با 50 بازی آتاری تست شد و نتایج اعجاب انگیزی داشت!

نکته ی جالب این بود یک ساختار شبکه، توانسته بود خودش هر یک از بازی های آتاری را بیاموزد و در بسیاری از بازی ها از بهترین بازیکن ها ی این بازی ها بهتر بازی کند.

ویدیو نتایج بازی منتشر شده توسط google deepmind:
https://youtu.be/TmPfTpjtdgg
یا
http://deepnn.ir/tensorflow-telegram-files/DQN%20Breakout.mp4


با استفاده از ایده‌ی #یادگیری_تقویتی، نیاز به داده هایی که انسان در آن دست برده کم تر شده و مدل یا ربات می‌تواند خودش از دنیای پیرامون اطلاعات کسب کند. در این نوع یادگیری در نهایت تنها پاداش به مدل داده می‌شود.

#reinforcement_learning #rl #deepmind #atari
منابع مفید برای شروع #یادگیری_تقویتی
#مسیر_یادگیری، #منابع، #کورس

⭕️Resources for #Reinforcement_Learning:

Wikipedia Article for General Info on Reinforcement Learning

https://stackoverflow.com/questions/43288550/iopub-data-rate-exceeded-when-viewing-image-in-jupyter-notebook

Simpler Reinforcement Learning API with #Keras. It's a lot easier to play with this than manually implement techniques in #TensorFlow.

https://github.com/matthiasplappert/keras-rl

Huge Repo of Implemented RL Algos:

https://github.com/dennybritz/reinforcement-learning

#Berkeley #Course on RL and DL:

http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/

Nice Series of Articles on RL:

https://medium.com/emergent-future/simple-reinforcement-learning-with-tensorflow-part-0-q-learning-with-tables-and-neural-networks-d195264329d0

Some great books on RL:

* Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning.
* Stuart J. Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence. A Modern Approach.
* Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep Learning.