Notas sobre aprendizaje por refuerzo (VIII): problemas continuos y métodos basados en políticas
En este post presentamos los Problemas continuos de aprendizaje por refuerzo, sus particularidad, ideas principales y campos de aplicación.
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
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
DetallesReseña del libro ‘Cuando fuimos jóvenes’ de Martiniano Mallavibarrena, historia de la tecnología digital en el ultimo cuarto del siglo XX.
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