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 "spodbujevanega učenja".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Širši sorodni izrazi
Izrazi, ki navajajo spodbujevanega 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
Začetki metod spodbujevanega učenja segajo v sam začetek razvoja umetne inteligence.
Zagotavljanje konvergence algoritmov globokega spodbujevanega učenja je ključnega pomena za uporabo teh algoritmov v praksi.
V tem podpoglavju predstavimo štiri algoritme globokega spodbujevanega učenja.
V drugem poglavju magistrske naloge predstavimo pregled in teoretično ozadje globokega spodbujevanega učenja, njegovih komponent in lastnosti.
V dostopni literaturi ni bibliografske enote, ki bi problem časovnega replaniranja voženj vlakov obravnavala z uporabo spodbujevanega učenja.
V doktorski disertaciji smo predstavili teoretična izhodišča in razvoj algoritma krmiljenja prometa na osnovi spodbujevanega učenja.
Uporaba metode spodbujevanega učenja omogoča enostavno definiranje različnih ciljev ali kombinacijo le-teh.
Tako bi lahko v okolju spodbujevanega učenja za vsako postajo posebej definirali poljubno pravilo, kot je npr. kateri vlak ima prednost.
Strategija opredeljuje način vedenja agenta v določenem stanju in predstavlja cilj spodbujevanega učenja.
Različne implementacije spodbujevanega učenja ter parametrična študija so izdelane na enostavnem primeru železniškega omrežja.
Q learning algorithm), ki je trenutno najpogosteje uporabljeni algoritem spodbujevanega učenja.
Problem spodbujevanega učenja temelji na iskanju optimalne strategije agenta.
Problem se pogosto uporablja kot merilo za testiranje krmilnih algoritmov in algoritmov strojnega učenja, posebej spodbujevanega učenja.
Primerjava z algoritmi globokega spodbujevanega učenja je zato smiselna le za del uravnavanja napetosti, ki se nanaša na visoke napetosti.
Pri učenju z uporabo algoritmov spodbujevanega učenja se postavi vprašanje, kako dolgo se mora agent učiti.
Pri problemih spodbujevanega učenja stopnjo raziskovanja spreminjamo tekom učenja.
Preko spodbujevanega učenja se je med agenti razvil stabilen komunikacijski protokol in vsak agent je znal tako sporočati kot prejemati sporočila.
Poleg agenta je torej mogoče identificirati štiri glavne elemente spodbujevanega učenja: • strategija, • nagrada, • vrednostna funkcija, • model okolja.
Poglavitna prednost spodbujevanega učenja je, da agent raziskuje okolje in gradi svoje znanje iz povratnih informacij, ki jih pridobiva iz okolja.
Osnovni princip spodbujevanega učenja je učenje agenta, ki z raziskovanjem okolja išče optimalno strategijo.