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定義-深層強化学習とはどういう意味ですか？
深層強化学習は、深層ニューラルネットワークを使用して適用される強化学習です。 このタイプの学習では、コンピューターが高度なモデルに基づいて行動し、最適化されたパスまたはアクションを決定するために大量の入力を調べます。
Techopediaは深層強化学習について説明します
深層強化学習を説明する1つの方法は、深層ニューラルネットワークが個々の経験の強化を通じて学習することです。
ディープニューラルネットワークが視覚的なゲーム空間をマッピングし、ゲーム内で何が起こるかを見るために、連続した時間を通してそのゲーム空間を分析するとします。 コンピューターは、入力に基づいて結果が何であるかを理解し始め、次に「よりスマートに」プレイできるようになります。 これは、ディープQネットワークなどの他の同様の技術的取り組みに関連しています。
一般に、機械学習の専門家は、実際の障壁と境界が適用されますが、機械が継続的に賢くなり、人間のように考えることを学習する方法として、これらのタイプのモデルを推進しています。
