RNCGは「Reinforcement Learning with Neural Networks and Graphs」の略称です。これは、強化学習とニューラルネットワーク、グラフ理論を組み合わせたアプローチを指します。この手法は、特に複雑なデータ構造や関係性を扱う際に有効で、さまざまな分野での応用が期待されています。 強化学習: エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学ぶ手法。 ニューラルネットワーク: データのパターンを学習するための計算モデル。 グラフ理論: ノードとエッジで構成されるデータ構造を扱う数学の一分野。 この組み合わせにより、より効率的で効果的な学習が可能になり、特にネットワークデータや複雑なシステムの解析に役立ちます。