sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "spodbujevalnega učenja".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Širši sorodni izrazi
Izrazi, ki navajajo spodbujevalnega učenja med svojimi sorodnimi izrazi, a jih seznam zgoraj ne doseže. Njihova podobnost je nižja od podobnosti zadnjega izraza nad njimi.
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
Za ta namen so primerni algoritmi spodbujevalnega učenja, ki se tako učijo kot tudi delujejo, na podlagi interakcije s sistemom.
Za namene testiranja globokega spodbujevalnega učenja na bolj realnih trgih se bomo obrnili na kripto trge.
Za namen reaktivnega krmiljenja je za izhodišče vzet predlagani model reaktivnega agenta, ki omogoča aplikacijo spodbujevalnega učenja.
Za izvedbo spodbujevalnega učenja je bilo treba združiti programsko ogrodje za spodbujevalno učenje s simulacijo sistema za stisnjen zrak.
Za implementacijo algoritma spodbujevalnega učenja se lahko odločimo na podlagi prostora stanj in akcij.
V okviru spodbujevalnega učenja tej preslikavi pravimo strategija (angl. policy), pri čemer oblika strategije ni določena vnaprej.
V nekaterih scenarijih večagentnega spodbujevalnega učenja nastopajo tudi mešana okolja, kjer interakcije med agenti vključujejo elemente tako sodelovanja kot tekmovanja.
V nadaljevanju je predstavljenih nekaj najpomembnejših metod in načinov implementacije spodbujevalnega učenja.
V nadaljevanju bomo idejno izpeljali, kako rešimo problem spodbujevalnega učenja.
V magistrski nalogi smo preučili problem oblikovanja trgovalnih strategij z uporabo globokega spodbujevalnega učenja, osredotočenega na simulacijsko okolje in poenostavljeno okolje kriptovalut.
V magistrski nalogi sem se ukvarjal z optimizacijo krmiljenja s pomočjo spodbujevalnega učenja za namen analize ekonomske upravičenosti nakupa baterije in krmiljenja.
V empiričnem delu raziskave so učenci uporabljali koncepte odločitvenih dreves, nevronskih mrež in spodbujevalnega učenja.
Tretje poglavje združuje elemente globokega učenja in spodbujevalnega učenja.
Teorija spodbujevalnega učenja temelji na konceptih verjetnosti ter teorije odločanja.
Tako proaktivno kot reaktivno krmiljenje z uporabo spodbujevalnega učenja sta pokazali prednosti pred tradicionalnimi metodami.
Ta nadomestijo možnosti premikov in žetone iz dejavnosti spodbujevalnega učenja.
S pomočjo teh podatkov in s pomočjo globokega spodbujevalnega učenja bomo naučili agenta trgovati na takem trgu.
Prvo poglavje uvaja problematiko in motivacijo za raziskovanje trgovalnih strategij z uporabo globokega spodbujevalnega učenja.
Problem spodbujevalnega učenja rešimo torej tako, da rešimo pripadajoči markovski odločitveni proces.
Pri večagentnem spodbujevalnem učenju se tako srečata dve področji, področje večagentnih sistemov in področje spodbujevalnega učenja.