Apprentissage par renforcement: gradient de politique et méthodes critiques pour les acteurs

Cette séance de cours couvre les principes de l'apprentissage par renforcement, en mettant l'accent sur le gradient politique et les méthodes actor-critic. Il commence par une introduction à l'apprentissage par renforcement dans les réseaux neuronaux artificiels profonds, expliquant l'algorithme REINFORCE avec la ligne de base et l'algorithme acteur-critique. Linstructeur discute des différences entre lapprentissage de renforcement basé sur un modèle et lapprentissage sans modèle, en soulignant limportance de comprendre ces concepts pour lapplication des techniques dapprentissage de renforcement ou la lecture des documents de recherche connexes. La séance de cours passe en revue des concepts clés tels que les valeurs Q et V, et introduit des traces d'éligibilité pour les gradients de politique. La méthode acteur-critique est présentée comme une combinaison de gradient politique et d’apprentissage des différences temporelles, soulignant ses avantages. La session se termine par un résumé des techniques d'apprentissage par renforcement profond, y compris l'utilisation de traces d'éligibilité et l'importance de l'apprentissage de deux réseaux neuronaux: l'acteur et le critique. Dans l'ensemble, cette séance de cours fournit un aperçu complet des méthodes d'apprentissage avancées de renforcement, préparant les étudiants à des applications pratiques et à d'autres études sur le terrain.