Machine learningDeep learning / NLP / CV

למידת חיזוק מפוקחת באופן חלש

למידת חיזוק מפוקחת באופן חלש (WSRL) מאמנת סוכנים בסביבות שבהן אות התגמול אינו מושלם, דליל, מושהה, או אינפורמטיבי חלקית בלבד — בניגוד ל-RL מפוקח באופן מלא וצפוף. הסוכן חייב ללמוד מדיניות יעילות למרות משוב חלקי, תוך שימוש באותות עזר, מידול תגמולים, או למידת העדפות כדי לפצות על הפיקוח החלש.

פתיחה ב-MethodMindבקרובוידאובקרובDownload slides

קראו את השיטה במלואה

לחברים בלבד

התחברו עם חשבון חינמי כדי לקרוא חלק זה.

התחברות

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

מקורות

  1. Sutton, R. S. & Barto, A. G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (2nd ed.). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03924-6
  2. Christiano, P., Leike, J., Brown, T. B., Martic, M., Legg, S. & Amodei, D. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30. link

איך לצטט עמוד זה

ScholarGate. (2026, June 3). Weakly Supervised Reinforcement Learning. ScholarGate. https://scholargate.app/he/deep-learning/weakly-supervised-reinforcement-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

מאוזכר על ידי

ScholarGateWeakly supervised reinforcement learning (Weakly Supervised Reinforcement Learning). אוחזר בתאריך 2026-06-15 מתוך https://scholargate.app/he/deep-learning/weakly-supervised-reinforcement-learning · מערך נתונים: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026