تشویق و تنبیه در الگوریتم پرسپترون و یادگیری تقویتی

تشویق و تنبیه در الگوریتم پرسپترون و یادگیری تقویتی به‌صورت مختلفی مورداستفاده قرار می‌گیرند. در ادامه تفاوت‌های اصلی بین این دو الگوریتم بررسی می‌شود: 

تشویق و تنبیه

تشویق و تنبیه دو رویکرد متفاوت در رفتارشناسی و مدیریت رفتار هستند. این دو رویکرد برای تشکیل و تغییر رفتارهای مختلف در افراد و سازمان‌ها استفاده می‌شوند. در ادامه تفاوت‌های اصلی بین این دو مفهوم بررسی می‌گردد: 

الگوریتم پیاده‌روی تصادفی و ژنتیک

الگوریتم پیاده‌روی تصادفی

پیاده‌روی تصادفی یک مفهوم در علوم ریاضی و احتمالات است که در انواع مختلفی از مطالعات ازجمله علوم کامپیوتر، اقتصاد، فیزیک و بیولوژی، مورداستفاده قرار می‌گیرد. این مفهوم به توصیف حرکت تصادفی یک جسم در یک فضای مشخص می‌پردازد. پیاده‌روی تصادفی یک مدل ساده است که توسط خطوطی از قبل تعیین‌شده بر روی یک فضای گسسته یا پیوسته توصیف می‌شود. 

نُرم و انواع آن

نُرم[1] چیست؟

نرم طول یا اندازه‌ی بردار است؛ بااین‌حال مفهوم نُرم در حوزه‌ی یادگیری ماشین و یادگیری عمیق اهمیت زیادی دارد؛ زیرا از آن برای ارزیابی خطای مدل استفاده می‌شود. 

ویل براون

تخصص پروفسور ویل براون در سیستم‌های شناختی مصنوعی با بیش از 27 سال تجربه در هوش مصنوعی و رباتیک است. عنوان پروفسور و صندلی در تولید رباتیک از طریق QUT، ARM Hub و CSIRO است که به‌طور مشترک در این موقعیت سرمایه‌گذاری کرده‌اند.  

الگوریتم رقابت استعماری

الگوریتم رقابت استعماری یا الگوریتم ICA روشی در حوزه محاسبات تکاملی است که برای پیدا کردن پاسخ بهینه مسئله‌های مختلف بهینه سازی می‌پردازد. این الگوریتم با مدل‌سازی ریاضی، فرآیند تکامل اجتماعی-سیاسی، الگوریتمی برای حل مسائل ریاضی بهینه‌سازی ارائه می‌دهد.