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Q-learning et Réseau de neurones artificiels

Raccourcis: Différences, Similitudes, Jaccard similarité Coefficient, Références.

Différence entre Q-learning et Réseau de neurones artificiels

Q-learning vs. Réseau de neurones artificiels

Dans le ''Q-learning'', l'agent exécute une action a en fonction de l'état ''s'' et d'une fonction ''Q''. Il perçoit alors le nouvel état s' et une récompense ''r'' de l'environnement. Il met alors à jour la fonction ''Q''. Le nouvel état s' devient alors l'état s, et l'apprentissage continue. En intelligence artificielle, plus précisément en apprentissage automatique, le Q-learning est un algorithme d'apprentissage par renforcement. Un réseau de neurones artificiels.

Similitudes entre Q-learning et Réseau de neurones artificiels

Q-learning et Réseau de neurones artificiels ont 5 choses en commun (em Unionpédia): Apprentissage automatique, Apprentissage profond, Intelligence artificielle, Nombre réel, Programme informatique.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique.

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Apprentissage profond

L'apprentissage profond.

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Intelligence artificielle

assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine.

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Nombre réel

En mathématiques, un nombre réel est un nombre qui peut être représenté par une partie entièreCette partie entière par troncature, désignant les chiffres « à gauche de la virgule » ne correspond pas forcément à la partie entière par défaut: dans le cas d’un nombre réel négatif comme, la partie entière par défaut vaut.

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Programme informatique

Un programme informatique est un ensemble d'instructions et d’opérations destinées à être exécutées par un ordinateur.

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La liste ci-dessus répond aux questions suivantes

Comparaison entre Q-learning et Réseau de neurones artificiels

Q-learning a 18 relations, tout en Réseau de neurones artificiels a 115. Comme ils ont en commun 5, l'indice de Jaccard est 3.76% = 5 / (18 + 115).

Références

Cet article montre la relation entre Q-learning et Réseau de neurones artificiels. Pour accéder à chaque article à partir de laquelle l'information a été extraite, s'il vous plaît visitez:

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