Preguntas etiquetadas con reinforcement-learning

En matemáticas, la palabra operador puede referirse a varios conceptos distintos pero relacionados. Un operador se puede definir como una función entre dos espacios vectoriales, se puede definir como una función donde el dominio y el codominio son iguales, o se puede definir como una función desde funciones (que son …

10 reinforcement-learning  terminology  math 

En robótica, la técnica de aprendizaje de refuerzo se utiliza para encontrar el patrón de control de un robot. Desafortunadamente, la mayoría de los métodos de gradiente de políticas están sesgados estadísticamente, lo que podría llevar al robot a una situación insegura, consulte la página 2 en Jan Peters y …

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Inventé un juego de tablero similar al ajedrez. Construí un motor para que pueda jugar de forma autónoma. El motor es básicamente un árbol de decisión. Está compuesto por: Una función de búsqueda que en cada nodo encuentra todos los movimientos legales posibles Una función de evaluación que asigna un …

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A mi entender, el algoritmo de búsqueda de árbol de Monte Carlo (MCTS) es una alternativa al minimax para buscar un árbol de nodos. Funciona eligiendo un movimiento (generalmente, el que tiene la mayor probabilidad de ser el mejor), y luego realizando una jugada aleatoria en el movimiento para ver …

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Estoy familiarizado con el aprendizaje supervisado y no supervisado. Hice el curso SaaS realizado por Andrew Ng en Coursera.org. Estoy buscando algo similar para el aprendizaje por refuerzo. ¿Me puede recomendar algo?

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OpenAI's Universe utiliza algoritmos RL y he oído hablar de algunos proyectos de entrenamiento de juegos que usan Q learning, pero ¿hay otros que se usan para dominar / ganar juegos? ¿Se pueden usar algoritmos genéticos para ganar en un juego?

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La mayoría de las introducciones al campo de los MDP y el aprendizaje por refuerzo se centran exclusivamente en dominios donde las variables de espacio y acción son enteros (y finitos). De esta manera, se nos presenta rápidamente la iteración del valor, el Q-Learning y similares. Sin embargo, las aplicaciones …

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