Запись доказательств метода

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

Исходная запись

Цитирование скопировано дословно из исходной записи метода. На его основании не делается никаких выводов о проверке на уровне утверждения.

Reinforcement Learning (Agent-Environment Reward Optimization)

Таксономическая запись метода · 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

Открыть полный метод

Курируемые утверждения

Утверждения сохранены в реестре доказательств, каждое со своей оценкой.

Курируемых утверждений еще нет

Этот вид не создает оценку утверждения, если в реестре ее нет.

Связанные методы

Сгенерировано из графа методов и показано как предложенные машиной связи — никаких выводов об утверждениях доказательств не делается.

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