Notas sobre aprendizaje por refuerzo (XI): métodos basados en modelo
Avanzando en la revisión del aprendizaje por refuerzo, en este post se revisan brevemente los métodos basados en modelo
DetallesAvanzando en la revisión del aprendizaje por refuerzo, en este post se revisan brevemente los métodos basados en modelo
DetallesEl aprendizaje por refuerzo, en la situación de problemas continuos y métodos basados en políticas, puede usarse en locomoción de robots.
DetallesReseña del libro ‘Azure OpenAI Service for Cloud Native Applications’ de Adrián González , un recorrido muy completo por este servicio.
DetallesHablamos del aprendizaje de políticas en el caso del deep reinforcement learning en problemas continuos y revisamos el ascenso de gradiente.
DetallesEn este post presentamos los Problemas continuos de aprendizaje por refuerzo, sus particularidad, ideas principales y campos de aplicación.
DetallesSe comenta cómo el deep learning supero sus retos para ser aplicado en aprendizaje por refuerzo, con el éxito de Deep Q-Network
DetallesComento tres retos del deep reinforcement learning a que se tiene que enfrentar para conseguir buenos resultados.
Detalles‘El cerebro, el teatro del mundo‘ es un libro del famoso neurobiólogo español, Rafael Yuste. Un libro en que ya desde el principio nos deja claras dos cosas. Por un lado, que se trata de un libro divulgativo y para el gran público, y no un libro realmente científico. Por otro, que va a exponer…
DetallesEn este post explico cuándo se usa deep learning en aprendizaje por refuerzo dando lugar al deep reinforcement learning.
DetallesComento los paralelismos entre redes de comunicaciones digitales y el funcionamiento del cerebro humano, que parece ser un cerebro digital
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