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Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.
Explore les défis d'apprentissage en renforcement continu de l'état, l'estimation de la fonction de valeur, les gradients des politiques et l'apprentissage des politiques par l'exploration pondérée.
Plonge dans une version biologiquement inspirée de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur la navigation dans le labyrinthe et la mise en œuvre des neurones de stimulation.
