to 
Reinforcement Learning on the other hand is leveraging Markov Decision Processes to explore different policies and find optimal policy which gives maximum reward. Deep RL basically scales the policy search to a larger policy space by function approximation. - 2
What’s the relationship between generative adversarial networks and deep reinforcement learning?
In which scenarios are either preferable and what are their limitations?
@goodfellow_ian #AcademicChatter #MachineLearning
New to ML so this may be a stupid question.
-
-
Dziękujemy. Twitter skorzysta z tych informacji, aby Twoja oś czasu bardziej Ci odpowiadała. CofnijCofnij
-
-
-
I think this might be comparing apples and oranges, both serves different purposes. I don't have any experience with GAN, but they are a type of Deep Neural Networks which can generate new information from existing information, hence the name. - 1
Dziękujemy. Twitter skorzysta z tych informacji, aby Twoja oś czasu bardziej Ci odpowiadała. CofnijCofnij
-
-
-
RL is reward based learning of an agent by exploring the environment and figuring out which actions at which points returns better cumulative rewards. GAN is 2 networks contesting with each other to generate new data from training data, similar to training data. - 3
Dziękujemy. Twitter skorzysta z tych informacji, aby Twoja oś czasu bardziej Ci odpowiadała. CofnijCofnij
-
Wydaje się, że ładowanie zajmuje dużo czasu.
Twitter jest przeciążony lub wystąpił chwilowy problem. Spróbuj ponownie lub sprawdź status Twittera, aby uzyskać więcej informacji.