モンテカルロ法と強化学習
ショートカット: 違い、類似点、ジャカード類似性係数、参考文献。
モンテカルロ法と強化学習の違い
モンテカルロ法 vs. 強化学習
モンテカルロ法 (モンテカルロほう、Monte Carlo method, MC) とはシミュレーションや数値計算を乱数を用いて行う手法の総称。元々は、中性子が物質中を動き回る様子を探るためにスタニスワフ・ウラムが考案しジョン・フォン・ノイマンにより命名された手法。カジノで有名な国家モナコ公国の4つの地区(カルティ)の1つであるモンテカルロから名付けられた。ランダム法とも呼ばれる。. 強化学習(きょうかがくしゅう、Reinforcement learning)とは、ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習の一種。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得る。強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策()を学習する。代表的な手法としてTD学習やQ学習が知られている。 最も基本的なモデルでは、ここでの環境は、有限状態数のマルコフ決定過程として定式化される。また、強化学習のアルゴリズムは動的計画法に類似したアルゴリズムである。.
モンテカルロ法と強化学習間の類似点
モンテカルロ法と強化学習は(ユニオンペディアに)共通の1のものを持っています: 機械学習。
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モンテカルロ法と強化学習の間の比較
強化学習が13を有しているモンテカルロ法は、50の関係を有しています。 彼らは一般的な1で持っているように、ジャカード指数は1.59%です = 1 / (50 + 13)。
参考文献
この記事では、モンテカルロ法と強化学習との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください: