Introductie tot Reinforcement Learning

Cursusinhoud

Introductie tot Reinforcement Learning

Introductie tot Reinforcement Learning

1. Kernprincipes van RL

Wat is RL?RL Versus Andere Leerparadigma's Markov-beslissingsproces Episodes en Opbrengsten Model, Beleid en Waarden Exploratie Versus Exploitatie Gymnasium Basisprincipes Uitdaging: Het Opzetten van een Omgeving

2. Multi-Armed Bandit Probleem

Probleemintroductie Actiewaarden Epsilon-Greedy-Algoritme Bovenste Betrouwbaarheidsgrensalgoritme Gradientbandietenalgoritme Uitdaging: Multi-Armed Bandieten

3. Dynamisch Programmeren

Wat Is Dynamisch Programmeren?Bellman-Vergelijkingen Optimaliteitsvoorwaarden Beleidswaardering Beleidverbetering Gegeneraliseerde Beleidsiteratie Beleiditeratie Waarde-Iteratie Uitdaging: Dynamisch Programmeren

4. Monte Carlo-Methoden

Wat Zijn Monte Carlo-Methoden?Waardefunctie Schatting Montecarlo-Regeling Verkenningsbenaderingen On-Policy Monte Carlo-controle Off-policy Monte Carlo-controle Incrementele Implementaties Uitdaging: Monte Carlo-Methoden

5. Temporale Verschil Leren

Wat Is Temporeel Verschil Leren?TD(0): Waardefunctieschatting SARSA: On-Policy TD-Leren Q-Learning: Off-Policy TD-Leren Generalisatie van TD-Leren Uitdaging: Temporeel Verschil Leren

Uitdaging: Dynamisch Programmeren

Uitdaging

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 9

Vraag AI

Vraag AI

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

Cursusinhoud

Introductie tot Reinforcement Learning

Introductie tot Reinforcement Learning

1. Kernprincipes van RL

Wat is RL?RL Versus Andere Leerparadigma's Markov-beslissingsproces Episodes en Opbrengsten Model, Beleid en Waarden Exploratie Versus Exploitatie Gymnasium Basisprincipes Uitdaging: Het Opzetten van een Omgeving

2. Multi-Armed Bandit Probleem

Probleemintroductie Actiewaarden Epsilon-Greedy-Algoritme Bovenste Betrouwbaarheidsgrensalgoritme Gradientbandietenalgoritme Uitdaging: Multi-Armed Bandieten

3. Dynamisch Programmeren

Wat Is Dynamisch Programmeren?Bellman-Vergelijkingen Optimaliteitsvoorwaarden Beleidswaardering Beleidverbetering Gegeneraliseerde Beleidsiteratie Beleiditeratie Waarde-Iteratie Uitdaging: Dynamisch Programmeren

4. Monte Carlo-Methoden

Wat Zijn Monte Carlo-Methoden?Waardefunctie Schatting Montecarlo-Regeling Verkenningsbenaderingen On-Policy Monte Carlo-controle Off-policy Monte Carlo-controle Incrementele Implementaties Uitdaging: Monte Carlo-Methoden

5. Temporale Verschil Leren

Wat Is Temporeel Verschil Leren?TD(0): Waardefunctieschatting SARSA: On-Policy TD-Leren Q-Learning: Off-Policy TD-Leren Generalisatie van TD-Leren Uitdaging: Temporeel Verschil Leren

Uitdaging: Dynamisch Programmeren

Uitdaging

Was alles duidelijk?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 9

some-alt