神经网络是深度学习的基本组成部分,它是由多个神经元组成的网络。神经网络可以用于监督学习和无监督学习等任务,它通过学习数据来调整神经元之间的连接权重,从而实现模式识别和预测等功能。 强化学习是一种通过智能体与环境的交互来学习最优策略的技术。强化学习的核心是奖励信号,智能体需要在不断与环境交互中尝试不同的...
有很多关系。可以结合起来用。比如深度强化学习。也可以用强化学习来学习如何设计神经网络架构。
神经网络、模糊理论均可归结为无监督学习及有监督学习,进化算法为仿生全局优化方法,算法特点是随机搜索与隐并行计算,不易陷于局部极值点,在城市交通控制中常用于解决静态的信号配时优化。监督学习一般需要预先获得训练样本的类别;而无监督学习的训练样本并不需知道类别信息,但是需要获取每种类别的先验概率及类别的数量。