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Q 러닝와 인공신경망

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

Q 러닝와 인공신경망의 차이

Q 러닝 vs. 인공신경망

Q 러닝(Q-learning)은 모델 없이 학습하는 강화 학습 기법 가운데 하나이. 인공 신경망은 노드들의 그룹으로 연결되어 있으며 이들은 뇌의 방대한 뉴런의 네트워크과 유사하다. 위 그림에서 각 원모양의 노드는 인공 뉴런을 나타내고 화살표는 하나의 뉴런의 출력에서 다른 하나의 뉴런으로의 입력을 나타낸다. 인공신경망(人工神經網)은 기계학습과 인지과학에서 생물학의 신경망(동물의 중추신경계중 특히 뇌)에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘이.

Q 러닝와 인공신경망의 유사점

Q 러닝와 인공신경망는 공통적으로 0 가지를 가지고 있습니다 (유니온백과에서).

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

Q 러닝와 인공신경망의 비교.

Q 러닝에는 3 개의 관계가 있고 인공신경망에는 76 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 0을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 0.00%입니다 = 0 / (3 + 76).

참고 문헌

이 기사에서는 Q 러닝와 인공신경망의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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