Model Lab
Gerçek zamanlı makine öğrenimi sanal alanı
CANLI SİMÜLASYON
ETKİLEŞİMLİ EĞİTİM ÇALIŞTIRMASI
Bir modele deseni görmeyi öğretin.
Öğrenme tarifini ayarlayın, simülasyonu çalıştırın ve karar sınırının gerçek zamanlı olarak öğrenmesini izleyin.
MEVCUT DURUM
Ready to run
Ağırlıklar başlatıldı
Veri kümesi
Model
Öğrenme oranı0.08
Yığın boyutu16
Adım
Eğitimi çalıştır
CANLI MODEL GÖRÜNÜMÜ
Karar sınırı
Sınıf ASınıf B
İNCELEMEK İÇİN ÜZERİNE GELİN / DOKUNUNMove over the mapx 0.00 · y 0.00
Öğrenmeye başlamak için Çalıştır'a basın
Sınır her yığından sonra güncellenir32 samples
EĞİTİM SİNYALİ
Zaman içindeki kayıp
başlatdönemşimdi
↘
Neye dikkat etmeli
Modelin sınıfları ayırdığını görmek için birkaç dönem çalıştırın.
MODEL ANATOMİSİ
Ağ etkinliği
düşük aktivasyonyüksek aktivasyonpozitif ağırlıknegatif ağırlık
ÇALIŞTIRMA KONSOLU
Eğitim günlüğü
AJAN ÖĞRENME LABORATUVARI
Bir ajana işarete ulaşmayı öğret.
Küçük bir politikanın ödülden öğrenmesini, engelleri keşfetmesini ve her seferinde bir karar vererek rotayı tamamlamasını izleyin.
GÖREV DURUMU
Görev
Keşif24%
Çalıştırma hızı
Ajanı adım at
Görevi sıfırla
DURUM ALANI + POLİTİKA
Öğrenilmiş navigasyon alanı
DURUM DENETLEYİCİSİ
öğrenilmiş politika
ajan izi
engel
hedef işaret
Oklar, her durum için en yüksek değerli eylemi gösterir. Q-değerlerini incelemek için bir hücrenin üzerine gelin veya dokunun.
PEKİŞTİRME SİNYALİ
Bölümler boyunca ödül
başlangıçbölümşimdi
↗
Neye dikkat etmeli
Q-DEĞERİ DENETÇİSİ
Seçili durum
↑Yukarı0.00
→Sağ0.00
↓Aşağı0.00
←Sol0.00
Bir Q-değeri, bu durumdan bir eylem gerçekleştirmenin gelecekteki getirisini tahmin eder.