Principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement
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.
Résume les cartes de Kohonen, qui couvrent l'initialisation, l'échantillonnage, l'appariement des similarités, des exemples et des applications dans l'apprentissage automatique et la classification des données.
Explore l'application de l'apprentissage automatique en médecine, en mettant l'accent sur l'interprétabilité, la variabilité entre les patients et la recherche d'équations transparentes dans les modèles médicaux.
Explore la modélisation d'espaces d'entrée continus dans l'apprentissage par renforcement à l'aide de réseaux de neurones et de fonctions de base radiales.
Explore les réseaux neuronaux apprenant par récompense, les structures acteur-critique, la plasticité synaptique et le rôle de la dopamine dans les changements synaptiques.
Explore l'histoire et les défis du calcul d'inspiration biologique, en se concentrant sur la construction de machines intelligentes et la compréhension du fonctionnement du cerveau.
Présente les bases de l'apprentissage par renforcement, couvrant les états discrets, les actions, les politiques, les fonctions de valeur, les PDM et les politiques optimales.
Explore l'apprentissage automatique pour les systèmes quantiques de nombreux corps, y compris les méthodes variables Monte Carlo et les réseaux neuronaux.
