Introduktion til Reinforcement Learning

Kursusindhold

Introduktion til Reinforcement Learning

Introduktion til Reinforcement Learning

1. RL Kerneprincipper

Hvad er RL?RL vs Andre Læringsparadigmer Markov Beslutningsproces Episoder og Afkast Model, Politik og Værdier Udforskning vs Udnyttelse Gymnasium Grundlæggende Udfordring: Opsætning af et Miljø

2. Multi-Armet Bandit-Problem

Problemintroduktion Aktionsværdier Epsilon-Grådig Algoritme Algoritme for Øvre Konfidensgrænse Gradient Bandit-Algoritme Udfordring: Multi-Armede Banditter

3. Dynamisk Programmering

Hvad Er Dynamisk Programmering?Bellman-Ligninger Optimalitetsbetingelser Politikevaluering Politikforbedring Generel Policy-Iteration Policyiteration Værdiiteration Udfordring: Dynamisk Programmering

4. Monte Carlo-metoder

Hvad er Monte Carlo-metoder?Estimering af Værdifunktion Monte Carlo-Kontrol Udforskningsmetoder On-Policy Monte Carlo-Kontrol Off-Policy Monte Carlo-Kontrol Inkrementelle Implementeringer Udfordring: Monte Carlo-metoder

5. Temporal Difference-Læring

Hvad Er Temporal Difference-Læring?TD(0): Værdifunktionsestimering SARSA: On-Policy TD-Læring Q-Learning: Off-Policy TD-Læring Generalisering af TD-Læring Udfordring: Temporal Difference Læring

Udfordring: Temporal Difference Læring

Udfordring

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 5. Kapitel 6

Spørg AI

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Kursusindhold

Introduktion til Reinforcement Learning

Introduktion til Reinforcement Learning

1. RL Kerneprincipper

Hvad er RL?RL vs Andre Læringsparadigmer Markov Beslutningsproces Episoder og Afkast Model, Politik og Værdier Udforskning vs Udnyttelse Gymnasium Grundlæggende Udfordring: Opsætning af et Miljø

2. Multi-Armet Bandit-Problem

Problemintroduktion Aktionsværdier Epsilon-Grådig Algoritme Algoritme for Øvre Konfidensgrænse Gradient Bandit-Algoritme Udfordring: Multi-Armede Banditter

3. Dynamisk Programmering

Hvad Er Dynamisk Programmering?Bellman-Ligninger Optimalitetsbetingelser Politikevaluering Politikforbedring Generel Policy-Iteration Policyiteration Værdiiteration Udfordring: Dynamisk Programmering

4. Monte Carlo-metoder

Hvad er Monte Carlo-metoder?Estimering af Værdifunktion Monte Carlo-Kontrol Udforskningsmetoder On-Policy Monte Carlo-Kontrol Off-Policy Monte Carlo-Kontrol Inkrementelle Implementeringer Udfordring: Monte Carlo-metoder

5. Temporal Difference-Læring

Hvad Er Temporal Difference-Læring?TD(0): Værdifunktionsestimering SARSA: On-Policy TD-Læring Q-Learning: Off-Policy TD-Læring Generalisering af TD-Læring Udfordring: Temporal Difference Læring

Udfordring: Temporal Difference Læring

Udfordring

Var alt klart?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 5. Kapitel 6

some-alt