విషయము
- నిర్వచనం - డీప్ క్యూ-నెట్‌వర్క్‌ల అర్థం ఏమిటి?
- మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ క్లౌడ్‌కు పరిచయం | ఈ గైడ్ మొత్తంలో, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు క్లౌడ్ నుండి మీ వ్యాపారాన్ని తరలించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మీకు ఎలా సహాయపడుతుందో మీరు నేర్చుకుంటారు.
- టెకోపీడియా డీప్ క్యూ-నెట్‌వర్క్‌లను వివరిస్తుంది
నిర్వచనం - డీప్ క్యూ-నెట్‌వర్క్‌ల అర్థం ఏమిటి?
డీప్ క్యూ నెట్‌వర్క్‌లు (డిక్యూఎన్) న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు (మరియు / లేదా సంబంధిత సాధనాలు), ఇవి ఇంటెలిజెంట్ వీడియో గేమ్ ప్లే యొక్క అనుకరణ వంటి నమూనాలను అందించడానికి లోతైన Q అభ్యాసాన్ని ఉపయోగించుకుంటాయి. నిర్దిష్ట నాడీ నెట్‌వర్క్ నిర్మాణానికి నిర్దిష్ట పేరుగా కాకుండా, డీప్ క్యూ నెట్‌వర్క్‌లు కన్విలేషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు మరియు వివిధ ప్రక్రియల గురించి తెలుసుకోవడానికి నిర్దిష్ట పద్ధతులను ఉపయోగించే ఇతర నిర్మాణాలతో కూడి ఉండవచ్చు.
మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ క్లౌడ్‌కు పరిచయం | ఈ గైడ్ మొత్తంలో, క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి మరియు క్లౌడ్ నుండి మీ వ్యాపారాన్ని తరలించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ మీకు ఎలా సహాయపడుతుందో మీరు నేర్చుకుంటారు.
టెకోపీడియా డీప్ క్యూ-నెట్‌వర్క్‌లను వివరిస్తుంది
లోతైన Q అభ్యాస పద్ధతి సాధారణంగా అధిక డైమెన్షనల్ ఇంద్రియ ఇన్పుట్ నుండి విధానాలను నేర్చుకోవడానికి విధాన మూల్యాంకనం మరియు విధాన పునరావృతం యొక్క కలయికగా వర్ణించబడిన సాధారణ విధాన పునరావృతం అని పిలుస్తారు.
ఉదాహరణకు, మీడియం వంటి టెక్ ప్రచురణలలో కవర్ చేయబడిన ఒక సాధారణ రకం లోతైన Q నెట్‌వర్క్ అటారీ 2600 వీడియో గేమ్‌ల నుండి మోడల్ ఫలితాలకు ఇంద్రియ ఇన్‌పుట్‌ను తీసుకుంటుంది. Q నెట్‌వర్క్‌ను నవీకరించడానికి నమూనాలను సేకరించి, వాటిని నిల్వ చేసి, అనుభవ రీప్లే కోసం వాటిని ఉపయోగించడం ద్వారా ఇది చాలా ప్రాథమిక స్థాయిలో జరుగుతుంది.
సాధారణ అర్థంలో, లోతైన Q నెట్‌వర్క్‌లు ప్రాంతాలలో లేదా ఇతర అనుభవజ్ఞులైన నమూనాలలో చురుకైన ఆటగాళ్లను సూచించే ఇన్‌పుట్‌లపై శిక్షణ ఇస్తాయి మరియు ఆ డేటాను కావలసిన అవుట్‌పుట్‌లతో సరిపోల్చడం నేర్చుకుంటాయి. కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధిలో ఇది ఒక శక్తివంతమైన పద్ధతి, ఇది చెస్ వంటి ఆటలను అధిక స్థాయిలో ఆడగలదు, లేదా ఇతర ఉన్నత-స్థాయి అభిజ్ఞా కార్యకలాపాలను నిర్వహించగలదు - అటారీ లేదా చెస్ వీడియో గేమ్ ప్లే ఉదాహరణ కూడా AI ఎలా ఉపయోగిస్తుందో చెప్పడానికి మంచి ఉదాహరణ సాంప్రదాయకంగా మానవ ఏజెంట్లు ఉపయోగించే ఇంటర్‌ఫేస్‌ల రకాలు.
మరో మాటలో చెప్పాలంటే, లోతైన Q అభ్యాసంతో, AI ప్లేయర్ కావలసిన ఫలితాలను సాధించడానికి నేర్చుకోవడంలో మానవ ఆటగాడిలా ఉంటుంది.