Passer au contenu principal

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Introduction au gradient des politiques

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Copyright © 2026 EPFL, tous droits réservés

Graph Chatbot

Description

Cette séance de cours présente le concept de gradients de politiques, en expliquant comment les actions sont associées aux observations pour optimiser les récompenses de manière paramétrique en utilisant une méthode de gradient, en la comparant à Q-learning.

Source officielle

https://mediaspace.epfl.ch/media/0_okkx50f1

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Séances de cours associées (30)

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Le paysage d'optimisation de Convex caché des réseaux neuronaux profonds

Explore le paysage d'optimisation convexe caché des réseaux neuronaux profonds, montrant la transition des modèles non convexes aux modèles convexes.

Physique statistique dans l'apprentissage automatique: Comprendre l'apprentissage profond

Explore l'application de la physique statistique à la compréhension de l'apprentissage profond en mettant l'accent sur les réseaux neuronaux et les défis de l'apprentissage automatique.

Concepts d'apprentissage par renforcement

Couvre les concepts clés de l'apprentissage par renforcement, des réseaux neuronaux, du clustering et de l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs défis.

Fondements de l'apprentissage profond: Aperçu de l'architecture transformatrice

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage profond et de l'architecture Transformer, en se concentrant sur les réseaux neuronaux, les mécanismes d'attention et leurs applications dans les tâches de modélisation de séquence.