Без моделей (обучение с подкреплением)
Обучение без использования моделей (обучение с подкреплением) Основы машинного обучения Машинное обучение – это процесс обучения алгоритмов для решения задач, […]
Вики
Reinforcement learning
Вики
Глубокое обучение с подкреплением
Глубокое обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) – это метод машинного обучения, который позволяет агентам
Вики
Критик распределительного мягкого актера
Распределительный мягкий актерский критик Основы DSAC DSAC – это семейство безмодельных алгоритмов обучения с подкреплением для сложных систем. Алгоритмы DSAC
Вики
Оптимизация проксимальной политики
Ближайшая оптимизация политики Обзор PPO PPO – это алгоритм обучения с подкреплением, разработанный OpenAI. Он был разработан для решения проблем,
Вики
Обучение с подкреплением на основе отзывов людей
Обучение с подкреплением на основе обратной связи с людьми Основы обучения с подкреплением на основе обратной связи с человеком (RLHF)
Вики
Самостоятельная игра
Самостоятельная игра Основы машинного обучения Машинное обучение – это процесс обучения алгоритмов для выполнения задач, которые ранее выполнялись людьми. Обучение
Вики
Многоагентное обучение с подкреплением
Мультиагентное обучение с подкреплением Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) – это метод машинного обучения, который использует вознаграждение
Вики
Обучение временным разницам
Обучение с разницей во времени Основы обучения с подкреплением Обучение с подкреплением (RL) – это метод машинного обучения, который позволяет
Вики
Q-обучение
Q-обучение Q-learning – алгоритм обучения с подкреплением, основанный на максимизации ожидаемого вознаграждения. Алгоритм использует таблицу Q для хранения значений действий
Вики
Обучение с подкреплением
Обучение с подкреплением Марковские процессы принятия решений используются для моделирования поведения агентов в сложных системах. Оптимальная политика определяется как максимизация