Record di evidenza del metodo

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.

Sources recorded, not reviewed

Record di origine

Citazioni copiate testualmente dal record di origine del metodo. Non si inferisce alcuna verifica a livello di affermazione da esse.

Reinforcement Learning (Agent-Environment Reward Optimization)

Record tassonomico del metodo · ml-model / deep-learning

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

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Affermazioni curate

Affermazioni persistite nel registro delle evidenze, ciascuna con la propria valutazione.

Nessuna affermazione curata ancora

Questa vista non inventa una valutazione dell'affermazione quando il registro non ne ha.

Metodi correlati

Generato dal grafo dei metodi e mostrato come relazioni suggerite dalla macchina — nessuna affermazione di evidenza viene inferita.

Same method familyPolicy Gradientmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Taxonomic bucketRecurrent Neural Networkmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.