Notas sobre aprendizaje por refuerzo (IX): aprendizaje de políticas y el ascenso de gradiente
Hablamos del aprendizaje de políticas en el caso del deep reinforcement learning en problemas continuos y revisamos el ascenso de gradiente.
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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.
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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
DetallesAparte de nuevos conceptos sobre aprendizaje por refuerzo, se habla de los métodos tabulares sin modelo y finaliza esbozando Q-Learning
DetallesHablo de trazas y recompensas en el contexto de modelos de decisión de Markov y aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning).
DetallesRecordamos conceptos de aprendizaje por refuerzo y recordamos y visualizamos el aprendizaje en procesos de Markov
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