Deep Reinforcement Learning
Deep Reinforcement Learning combines neural networks with reinforcement learning so an agent learns by interacting with an environment, popularised by Mnih and colleagues' 2015 Nature work on human-level Atari control. Instead of learning from a fixed labelled dataset, the agent takes actions, observes rewards, and gradually shapes a policy that maximises long-run return.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Mnih, V. et al. (2015). Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning. Nature, 518, 529–533. · DOI 10.1038/nature14236
- Schulman, J. et al. (2017). Proximal Policy Optimization Algorithms. arXiv:1707.06347. · URL
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.