EXECUÇÃO DE TREINAMENTO INTERATIVO

Ensine um modelo a ver o padrão.

Ajuste a receita de aprendizado, execute a simulação e observe o limite de decisão aprender em tempo real.

STATUS ATUAL Ready to run Pesos inicializados

Conjunto de dados

Modelo

Taxa de aprendizado0.08

Tamanho do lote16

ÉPOCA0Não iniciado

PERDA—Awaiting first pass

PRECISÃO—Awaiting first pass

CONFIANÇA—Força do sinal do modelo

VISUALIZAÇÃO DO MODELO AO VIVO

Limite de decisão

Classe AClasse B

PASSE O MOUSE / TOQUE PARA INSPECIONARMove over the mapx 0.00 · y 0.00

Pressione Executar para começar a aprender

Atualizações de limite após cada lote32 samples

SINAL DE TREINAMENTO

Perda ao longo do tempo

—

inícioépocaagora

↘

O que observar

Execute algumas épocas para ver o modelo separar as classes.

ANATOMIA DO MODELO

Atividade da rede

2 layers

ativação baixaativação altapeso positivopeso negativo

CONSOLE DE EXECUÇÃO

Log de treinamento

ESPAÇO DE ESTADO + POLÍTICA

Campo de navegação aprendido

POLÍTICA-Q

INSPETOR DE ESTADO

política aprendida rastro do agente obstáculo sinalizador de objetivo

As setas mostram a ação de maior valor para cada estado. Passe o mouse ou toque em uma célula para inspecionar seus valores Q.

SINAL DE REFORÇO

Recompensa por episódios

—

inícioepisódioagora

INSPETOR DE VALOR-Q

Estado selecionado

↑Para cima0.00

→Direita0.00

↓Para baixo0.00

←Esquerda0.00

Um valor-Q estima o retorno futuro de realizar uma ação a partir deste estado.

Laboratório de Modelos de ML em Tempo Real