Explore les défis d'apprentissage en renforcement continu de l'état, l'estimation de la fonction de valeur, les gradients des politiques et l'apprentissage des politiques par l'exploration pondérée.
Fournit une vue d'ensemble de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le gradient de politique et les méthodes critiques des acteurs pour les réseaux de neurones artificiels profonds.
Explore la minimisation des risques à partir de données recueillies adaptativement avec des garanties pour l'apprentissage des politiques et l'importance des stratégies d'exploration.
Couvre la théorie du renforcement de l'apprentissage, en mettant l'accent sur le dilemme de l'exploration et de l'exploitation et sur les stratégies visant à équilibrer l'exploration et l'exploitation.
Explore l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur la mise à jour des valeurs d'action antérieures le long de la trajectoire à l'aide de l'algorithme SARSA.
Discute du gradient des politiques et des méthodes acteurs-critiques, en se concentrant sur les traces d'éligibilité et leur application dans les tâches d'apprentissage de renforcement.
Explore l'algorithme SARSA pour l'apprentissage par renforcement, en mettant l'accent sur la mise à jour des valeurs Q et l'importance de l'exploration dans l'apprentissage par récompenses.
Explore la modélisation d'espaces d'entrée continus dans l'apprentissage par renforcement à l'aide de réseaux de neurones et de fonctions de base radiales.
