Reinforcement learning

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Das Verstärkungslernen ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich darum befasst, wie die Aktionen eines Agenten ergriffen und herausgefunden hat, wie diese Aktionen die Belohnung beeinflusst haben, die sie durch die Ausführung dieser Aktion erhält.

Es gibt viele verschiedene Arten von Verstärkungslernen -Algorithmen, einschließlich Wert -Iteration, Politikgradienten und Monte -Carlo -Methoden. Die beliebteste von diesen ist die Wert -Iteration, die einen Optimierungsalgorithmus verwendet, um die beste Aktion zu ermitteln, die ein Roboter angesichts des aktuellen Zustands, der aktuellen Umgebung und aller anderen Informationen, auf die er zugegriffen hat, ergreifen (z. Wenn Sie tiefes Verstärkungslernen verwenden, können Sie Ihre Modelle für maschinelles Lernen mit Hilfe eines menschlichen Trainers trainieren, der Feedback darüber gibt, wie gut das Modell funktioniert. Tiefe Verstärkungslernen wirkt, indem ein künstliches neuronales Netzwerk geschaffen wird, das im Laufe der Zeit lernt, ein Ergebnis durch Versuch und Irrtum zu erzielen. Diese Art von Algorithmus hat eine große Anzahl von Ebenen und Knoten, die es ermöglichen, aus Erfahrung sowie aus anderen ähnlichen Systemen oder Situationen zu lernen.

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