Jeux de Markov: Concepts et applications dans l'apprentissage par renforcement
Graph Chatbot
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Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la formation d'images HRTEM par l'interférence de faisceaux transmis et diffractés, couvrant la fonction de transfert de contraste, la correction des aberrations et les techniques de récupération de phase.
Couvre la dynamique d'apprentissage dans les jeux d'action finis et explore divers types d'équilibres, y compris les équilibres corrélés et corrélés grossiers.
Explique la détermination des prix de l'état d'équilibre dans la tarification des actifs par le biais de la compensation du marché de la consommation et des contraintes budgétaires.
Couvre l'algorithme de maximisation des attentes et les techniques de regroupement, en mettant l'accent sur l'échantillonnage Gibbs et l'équilibre détaillé.
Explore les appels d'offres stratégiques, le pouvoir de marché et la théorie des jeux dans les systèmes de puissance, en mettant l'accent sur les stratégies d'appel d'offres optimales et les imperfections du marché.
Fournit des conseils sur les propositions de projets en théorie des jeux, en présentant des exemples passés et en mettant laccent sur la formulation des problèmes et la modélisation mathématique.
