文献
J-GLOBAL ID:202202280155799901
整理番号:22A0982894
ナップサック問題解決における完全連結,注意,および変圧器モデルを用いた強化学習【JST・京大機械翻訳】
Reinforcement learning using fully connected, attention, and transformer models in knapsack problem solving
著者 (1件):
Yildiz Beytullah
(Department of Software Engineering, School of Engineering, Atilim University, Ankara, Turkey)
資料名:
Concurrency and Computation: Practice & Experience
(Concurrency and Computation: Practice & Experience)
巻:
34
号:
9
ページ:
e6509
発行年:
2022年
JST資料番号:
W2542A
ISSN:
1532-0626
資料種別:
逐次刊行物 (A)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)