根据的说法以下是如何结合和人工智能的力量用于深度强化学习和神经网络训练的仿真建模。基于元素的建模流程用于校准和调试模型的。演示的重点是第一个选项即使用训练神经网络。但莱尔表示第二种选择也越来越受欢迎。例如人工智能已经被用于优化制造和供应链中的路线。如果为这样的系统开发仿真模型它还应该包括元素。这将更准确地反映建模系统。
了解有关强化学习的更多信息为了展示深度强化学习如何与一起工作演示了问题这是一个典型的学习机器算法的环境在中构建为模型。您还可以创建这样一个模型我们的用户教程博客有一个由四部 电话号码列表 分组成的英文分步说明。模型将帮助您更好地理解神经网络的工作原理。这是在实践中使用机器学习的另一个例子。深度强化学习的力量已被用于帮助算法学习如何下围棋。最近工程师于玩星际争霸的神经网络。
该网络赢得了两名经验丰富的玩家。深度学习的应用在演讲中还谈到了团队如何将的力量应用到的另一个模型消费者市场企业在其中争夺市场份额。在该模型中工程师使用库将其中一家竞争公司替换为具有元素的代理。该实验允许进行重要的观察。将代理比作基于类固醇的优化器后者通过训练可以检测并利用模型中的任何缺陷。因此在引入元素之前需要确保模型已经过调试否则算法将无法找到正确的解。在此类实验过程中可以找到以前未知的行为和策略示例。