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Q-learning e Rete neurale artificiale

Scorciatoie: Differenze, Analogie, Jaccard somiglianza Coefficiente, Riferimenti.

Differenza tra Q-learning e Rete neurale artificiale

Q-learning vs. Rete neurale artificiale

Q-learning è uno dei più conosciuti algoritmi di apprendimento per rinforzo. Nel campo dell'apprendimento automatico, una rete neurale artificiale (in inglese artificial neural network, abbreviato in ANN o anche come NN) è un modello matematico composto di "neuroni" artificiali, ispirato vagamente dalla semplificiazione di una rete neurale biologica.

Analogie tra Q-learning e Rete neurale artificiale

Q-learning e Rete neurale artificiale hanno 2 punti in comune (in Unionpedia): Apprendimento automatico, Apprendimento per rinforzo.

Apprendimento automatico

L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.

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Apprendimento per rinforzo

L'apprendimento per rinforzo è una tecnica di apprendimento automatico che punta ad attuare sistemi in grado di apprendere ed adattarsi alle mutazioni dell'ambiente in cui sono immersi attraverso la distribuzione di una "ricompensa" detta rinforzo che consiste nella valutazione delle loro prestazioni.

Apprendimento per rinforzo e Q-learning · Apprendimento per rinforzo e Rete neurale artificiale · Mostra di più »

La lista di cui sopra risponde alle seguenti domande

Confronto tra Q-learning e Rete neurale artificiale

Q-learning ha 4 relazioni, mentre Rete neurale artificiale ha 69. Come hanno in comune 2, l'indice di Jaccard è 2.74% = 2 / (4 + 69).

Riferimenti

Questo articolo mostra la relazione tra Q-learning e Rete neurale artificiale. Per accedere a ogni articolo dal quale è stato estratto informazioni, visitare:

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