Algoritmos de Aprendizado por Reforço: Um Guia Abrangente
2025-01-28
Este artigo fornece uma visão geral abrangente dos algoritmos de aprendizado por reforço, começando com a iteração de valor e política fundamentais, progredindo para métodos de Monte Carlo, aprendizado por diferença temporal, métodos baseados em valor e métodos de gradiente de política. Ele aprofunda algoritmos avançados como Deep Q-Networks (DQN), TRPO e PPO. O artigo usa uma abordagem problema-solução, explicando sistematicamente as ideias centrais e as melhorias de vários algoritmos, tornando-o uma referência valiosa para o campo de aprendizado por reforço.
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