Apprentissage par renforcement profond basé sur des modèles: Monte Carlo Tree Search
Graph Chatbot
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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.
Introduit des concepts fondamentaux d'apprentissage automatique, couvrant la régression, la classification, la réduction de dimensionnalité et des modèles générateurs profonds.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
Couvre MuZero, un modèle qui apprend à prédire les récompenses et les actions de manière itérative, réalisant des performances de pointe dans les jeux de société et les jeux vidéo Atari.
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.
Explore le passage à l'apprentissage par renforcement profond à travers les réseaux neuronaux pour l'apprentissage direct des politiques, en contournant les valeurs Q et V.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Explore l'évitement des obstacles en utilisant Dynamical Systems pour les robots, en se concentrant sur la modulation, les garanties de stabilité et la théorie de la contraction.
