Reinforcement Learning sürecinde Dopamin vuruşlarının ödül sistemi ile ilişkisi.
Tamam, insan beyninin işleyişi, insanlarda hafıza oluşumu, makine öğrenimi veya pekiştirmeli öğrenme arasındaki ilişkilere derinlemesine dalmadan önce, beynimizin belirli bir alışkanlık, bağımlılık veya favori bir görevi yerine getirirken nasıl çalıştığını anlayalım.
Her şeyden önce, bağımlılık küresel bir insani kriz olarak tanımlandı, ancak hiçbir şekilde yaşamları nasıl mahvettiğine ve dünya çapında ölümlerin ana nedenlerinden biri olduğunu kanıtladığına dair gerçeklere girmiyoruz. Öncelikle beynimizin bir bağımlılık geliştirmesinin çalışma anlayışı ile 21. yüzyılın en son teknolojilerinden biri olan Takviyeli Öğrenmede benzer mimarinin nasıl takip edildiği arasındaki bağlantıları bulmaya odaklanacağız.
Bir şeye gerçekten bağımlı hale geldiğimizde nörolojik olarak ne olduğunu anlayalım.
Bilim adamları ilk olarak 1930'larda bağımlılık yapan davranışları ciddi şekilde incelemeye başladılar. Belirli bir bağımlılıktan sorumlu olan yolları ve faktörleri anlamak için “ödüller” hakkında bilgi edinmemiz gerekir. Beynin derinliklerinde, “mezolimbik yol” olarak da bilinen, beynin farklı bölgelerinden nöron kümelerini son derece organize bir şekilde birbirine bağlayan nöronal bir yol olan ödül yolu bulunur. Bu ödül yolunun birincil işlevi, davranış dizilerini güçlendirmektir.
Evrimsel zamanları düşünürsek, hayatta kalmamız için faydalı davranışlar için bizi ödüllendiren bir mekanizmaya sahip olmak yardımcı oldu. Kıtlık zamanlarında yiyecek bulmak, ateş yakmak veya bir tehlike kaynağından kaçmak gibi şeyler - bir dahaki sefere benzer bir durumdayken tekrar edebilmemiz için hayatta kalmayı nasıl başardığımızı hatırlamanın bir yolunun olması daha da faydalıdır. durum. Ödül yolu, tüm bunları öncelikle belirli bir nörotransmitter olan “DOPAMINE” kullanımıyla başarır.
Uygun bir eylemi takiben, ödül yolu tarafından küçük bir dopamin patlaması salınır - ve bu, bizi hayatta tutmak için bir ödül görevi gören küçük bir memnuniyet sarsıntısı hissetmemize neden olur ve böylece gelecekte aynı davranış dizisini tekrarlamamızı teşvik eder. . Dopamin sinyalleri ayrıca, hayatta kalmak için neyin iyi olduğuna dair hafıza oluşturmamıza yardımcı olan ve onu tekrar yapmayı kolaylaştıran hafıza ve hareketle ilgili beyin bölgelerine de etki eder.
Bir oyunda, sporda kazanma, işte iltifat alma gibi ödüllendirici deneyimler, dopamin patlamalarını serbest bırakmak için sinyaller gönderir. Ne yazık ki, bu davranışları almaya veya bunlara katılmaya ve ödül sistemimizi doldurmaya devam edersek, fazla mesai beyin bunlara uyum sağlamaya çalışır ve kronik olarak dopamin seviyelerini yükseltir.
Şimdi, bunun ML'de Güçlendirmeli Öğrenme kavramıyla nasıl bir ilişkisi var?
Anlayışa ulaşmak için, öncelikle, Yapay Zeka'da Takviye Edici Öğrenmenin ne anlama geldiğini anlayalım -
Takviyeli öğrenme, sinirbilim ve yapay zekayı birbirine bağlayan en eski ve en güçlü fikirlerden biridir. 1980'lerin sonlarında, bilgisayar bilimi araştırmacıları, bir öğretim sinyali olarak yalnızca ödülleri ve cezaları kullanarak karmaşık davranışları kendi başlarına nasıl gerçekleştireceklerini öğrenebilecek algoritmalar geliştirmeye çalışıyorlardı. Bu ödüller, kazanmalarına yol açan davranışların pekiştirilmesine hizmet edecektir. Belirli bir sorunu çözmek için, mevcut eylemlerin gelecekteki ödüllerle nasıl sonuçlandığını anlamak gerekir. Örneğin, bir öğrenci, bir sınava çalışmanın testlerde daha iyi puanlara yol açtığını pekiştirerek öğrenebilir. Bir eylemden kaynaklanacak gelecekteki toplam ödülü tahmin etmek için, çoğu zaman geleceğe yönelik birçok adım atmak gerekir.
Takviyeli öğrenme, bir dizi karar vermek için makine öğrenimi modellerinin eğitimidir .
Ajan, belirsiz, potansiyel olarak karmaşık bir ortamda bir hedefe ulaşmayı öğrenir. Takviyeli öğrenmede, bir yapay zeka oyun benzeri bir durumla karşı karşıyadır. Bilgisayar, soruna bir çözüm bulmak için deneme yanılma yöntemini kullanır. Makinenin programcının istediğini yapmasını sağlamak için yapay zeka, gerçekleştirdiği eylemler için ya ödül ya da ceza alır. Amacı, toplam ödülü maksimize etmektir.
Tasarımcı ödül politikasını, yani oyunun kurallarını belirlemesine rağmen, modele oyunun nasıl çözüleceğine dair hiçbir ipucu veya öneride bulunmaz. Tamamen rastgele denemelerden başlayıp karmaşık taktikler ve insanüstü becerilerle bitirerek, ödülü en üst düzeye çıkarmak için görevin nasıl gerçekleştirileceğini bulmak modele bağlıdır. Aramanın ve birçok denemenin gücünden yararlanarak, pekiştirmeli öğrenme şu anda makinenin yaratıcılığını ima etmenin en etkili yoludur.
Kısacası, pekiştirmeli öğrenme, gelecekteki sonuçları öğrenmek ve iyileştirmek için algoritmaya geri bildirim ödülleri verdiğimiz bir öğrenme metodolojisi türüdür.
Bu tür öğrenme, AI gibi teknolojilere büyük bir yardım olduğu için küresel ölçekte birçok araştırma alanında yer almaktadır.
https://techvidvan.com/tutorials/reinforcement-learning/
Sathya Krishnan Suresh, Shunmupapriya P Bu yazıda, stili ve içeriği iki ayrı görüntüden gelen yeni görüntüler oluşturmak için kullanılabilecek bir yöntem olan “Nöral Stil Transferi” adlı ilginç bir konuyu tartışacağız. Bu makale Leon A Gatys ve arkadaşlarının A Neural Algorithm of Artistic Style (Sanatsal Stilin Sinirsel Algoritması) temel alınarak hazırlanmıştır; burada yazar, Evrişimsel Sinir Ağı (CNN) katmanlarını kullanarak yeni bir görüntünün oluşturulması hakkında ayrıntılı bir açıklama sunar.
Bu blogda, İngilizce'ye yaklaşımımı nasıl ve neden değiştirmeye karar verdiğimi ve yaptığım bazı etkinliklerden para kazanarak bir yıldan kısa bir sürede fakir bir B1'den başlayarak B2 seviyesine nasıl geldiğimi tartışacağım. İçindekiler Okulda örnek bir öğrenci olmasam da İngilizce öğrenmek her zaman kültürel geçmişime eklemek istediğim bir şeydi.
İster NFT'lerde yeni olun, ister sahnenin emektarı olun, burada anlattıklarımın faydalı olabileceğini umuyorum. Bu seri, "projelerin" herkesi kendilerine bir miktar para kazandırmak için manipüle etmek için kullandıkları özenle tasarlanmış yöntemleri ortaya çıkarmayı amaçlıyor.
Arka hikaye Her ürünün bir hikayesi vardır ve bu Yapdoof'un başlangıç hikayesidir. Yapdoof, Omept Technology Nijerya Limited'in bir ürünüdür.
26 Temmuz'da Kilise, Meryem Ana'nın ebeveynleri olan Aziz Joachim ve Anne'yi inançları ve azimleri için anıyor. İşte ailemin hikayesi - hayatlarını sadelik içinde yaşayan ve bize yedi çocuğuna yaşam boyu eğitim veren basit bir çift.
"Bozulma" terimi, nedensel mekanizma bilinmediğinde kullanılır ve bireyin altta yatan bilişinde ve nörobiyolojisinde bir işlev bozukluğunu ima eder. 1952'de, DSM 1, klinik kullanım için zihinsel bozuklukları kategorize eden APA Adlandırma ve İstatistik Komitesi tarafından yayınlandı.