Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Leer Uitdaging: Temporeel Verschil Leren | Temporale Verschil Leren
Introductie tot Reinforcement Learning
course content

Cursusinhoud

Introductie tot Reinforcement Learning

Introductie tot Reinforcement Learning

1. Kernprincipes van RL
Wat is RL?RL Versus Andere Leerparadigma'sMarkov-beslissingsprocesEpisodes en OpbrengstenModel, Beleid en WaardenExploratie Versus ExploitatieGymnasium BasisprincipesUitdaging: Het Opzetten van een Omgeving
2. Multi-Armed Bandit Probleem
ProbleemintroductieActiewaardenEpsilon-Greedy-AlgoritmeBovenste BetrouwbaarheidsgrensalgoritmeGradientbandietenalgoritmeUitdaging: Multi-Armed Bandieten
3. Dynamisch Programmeren
Wat Is Dynamisch Programmeren?Bellman-VergelijkingenOptimaliteitsvoorwaardenBeleidswaarderingBeleidverbeteringGegeneraliseerde BeleidsiteratieBeleiditeratieWaarde-IteratieUitdaging: Dynamisch Programmeren
4. Monte Carlo-Methoden
Wat Zijn Monte Carlo-Methoden?Waardefunctie SchattingMontecarlo-RegelingVerkenningsbenaderingenOn-Policy Monte Carlo-controleOff-policy Monte Carlo-controleIncrementele ImplementatiesUitdaging: Monte Carlo-Methoden
5. Temporale Verschil Leren
Wat Is Temporeel Verschil Leren?TD(0): WaardefunctieschattingSARSA: On-Policy TD-LerenQ-Learning: Off-Policy TD-LerenGeneralisatie van TD-LerenUitdaging: Temporeel Verschil Leren

book
Uitdaging: Temporeel Verschil Leren

Uitdaging

question-icon

Voer de delen van de sleutel in

1.
2.
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 6

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

course content

Cursusinhoud

Introductie tot Reinforcement Learning

Introductie tot Reinforcement Learning

1. Kernprincipes van RL
Wat is RL?RL Versus Andere Leerparadigma'sMarkov-beslissingsprocesEpisodes en OpbrengstenModel, Beleid en WaardenExploratie Versus ExploitatieGymnasium BasisprincipesUitdaging: Het Opzetten van een Omgeving
2. Multi-Armed Bandit Probleem
ProbleemintroductieActiewaardenEpsilon-Greedy-AlgoritmeBovenste BetrouwbaarheidsgrensalgoritmeGradientbandietenalgoritmeUitdaging: Multi-Armed Bandieten
3. Dynamisch Programmeren
Wat Is Dynamisch Programmeren?Bellman-VergelijkingenOptimaliteitsvoorwaardenBeleidswaarderingBeleidverbeteringGegeneraliseerde BeleidsiteratieBeleiditeratieWaarde-IteratieUitdaging: Dynamisch Programmeren
4. Monte Carlo-Methoden
Wat Zijn Monte Carlo-Methoden?Waardefunctie SchattingMontecarlo-RegelingVerkenningsbenaderingenOn-Policy Monte Carlo-controleOff-policy Monte Carlo-controleIncrementele ImplementatiesUitdaging: Monte Carlo-Methoden
5. Temporale Verschil Leren
Wat Is Temporeel Verschil Leren?TD(0): WaardefunctieschattingSARSA: On-Policy TD-LerenQ-Learning: Off-Policy TD-LerenGeneralisatie van TD-LerenUitdaging: Temporeel Verschil Leren

book
Uitdaging: Temporeel Verschil Leren

Uitdaging

question-icon

Voer de delen van de sleutel in

1.
2.
Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 5. Hoofdstuk 6
some-alt