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reinforcement learning algorithms
Traduction de "reinforcement learning algorithms" en coréen
강화 학습 알고리즘
Experiment with multiple sensor inputs, the latest reinforcement learning algorithms, neural network configurations and simulation to-real domain transfer methods.
여러 센서 입력, 최신 강화 학습 알고리즘, 신경망 구성 및 실제 도메인 이전 방법 시뮬레이션을 테스트할 수 있습니다.
Much of the inspiration for the earliest reinforcement learning algorithms came from rules developed to describe the learning behavior of animals, and the deep neural networks more recent approaches rely on also have roots in biology.
초기의 강화 학습 알고리즘에 대한 영감의 대부분은 동물의 학습 행동을 설명하기 위해 개발된 규칙에서 비롯되었으며, 보다 최근의 접근법이 의존하는 깊은 신경망도 생물학에 뿌리를 두고 있다.
Most modern reinforcement learning algorithms rely on neural networks because they are good candidates for large state/action spaces and complex problems.
하지만 최신 알고리즘은 대부분 뉴럴 네트워크를 기반으로 하는데, 큰 상태/행동 공간과 복잡한 문제에는 뉴럴 네트워크가 적합하기 때문이다.
Our two previous blog entries implied that there is a role games can play in driving the development of Reinforcement Learning algorithms.
이전 두 블로그 항목에는 강화 학습 알고리즘의 개발을 주도하는 게임이 있다는 것을 암시했습니다.
Q-learning is one of the easiest Reinforcement Learning algorithms.
Q-러닝은 가장 쉬운 강화 학습 알고리즘 중 하나입니다.
Our two previous blog entries implied that there is a role games can play in driving the development of Reinforcement Learning algorithms.
기존에 작성한 두 개의 블로그 게시물에서 게임이 강화 학습 알고리즘 개발을 진전시키는데 수행할 수 있는 역할이 있다고 언급했었습니다.
Some important terms related to reinforcement learning are (These terms are taken from Steeve Huang's post on Introduction to Various Reinforcement Learning Algorithms.
강화 학습과 관련된 몇 가지 중요한 용어는 (이 용어는 다양한 강화 학습 알고리즘 모범에 대한 소개에 대한 Steeve Huang의 게시물에서 가져온 것입니다.
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Synonymes et analogies de "reinforcement learning algorithms" en anglais
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