Algorithmes d'apprentissage par renforcement : un guide complet
2025-01-28
Cet article fournit un aperçu complet des algorithmes d'apprentissage par renforcement, en commençant par l'itération de valeur et de politique fondamentales, en progressant vers les méthodes de Monte-Carlo, l'apprentissage par différence temporelle, les méthodes basées sur la valeur et les méthodes de gradient de politique. Il explore des algorithmes avancés tels que les réseaux Q profonds (DQN), TRPO et PPO. L'article utilise une approche problème-solution, expliquant systématiquement les idées centrales et les améliorations de divers algorithmes, ce qui en fait une référence précieuse pour le domaine de l'apprentissage par renforcement.
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