Esta lección es importante porque…
A continuación vamos explicando las distintas secciones de esta lección…
-con recompensa-. Es como más típico de agentes, más agencial. Desde Q-Learning hasta aprendizaje por refuerzo profundo del que hablarmeos en Cuesitones Avanzadas. Agentes, Q-learning, policy gradient
SE PODRÍA AÑADIR UNA ÚLTIMA LECCIÓN DE APRENDIZAJE PROFUNDO: Deep Q-Networks (DQN) y policy networks.
Sobre REDES NEURONALES: son una familia de modelos (como los árboles de decisión o los SVM) y por lo tanto se pueden usar aquí: deep Q Networks. Dentro de las redes neuronales hay un subconjunto de modelos a los que llamamos “aprendizaje profundo” que no son más que redes neuronales con muchas capas, representación jerárquica de características y entrenamiento con backpropagation y muchísimos datos (big data).
¡En la primera lección hay que contar los procesos de decisión de Markov SÍ o SÍ!
En términos de teoría de la decisión, la función Q puede interpretarse como una función de utilidad esperada sobre pares estado–acción, aprendida a partir de experiencia en un entorno estocástico.
Más información
Para complementar es recomendable consultar otros documentos.
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