Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) is a framework in which an agent learns to make sequential decisions by interacting with an environment, receiving scalar reward signals, and updating a policy to maximise cumulative future reward. Unlike supervised learning, no labeled examples are provided; the agent discovers optimal behavior entirely through experience and delayed feedback.
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- Sutton, R. S. & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. · ISBN 978-0-262-03924-6
- Mnih, V., Kavukcuoglu, K., Silver, D., et al. (2015). Human-level control through deep reinforcement learning. Nature, 518, 529–533. · DOI 10.1038/nature14236
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.