Techniques d'apprentissage par renforcement profondes et robustes

Cette séance de cours couvre des concepts avancés dans l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur des méthodes profondes et robustes. Il commence par un résumé des approches fondées sur les valeurs et les politiques, mettant en évidence le cadre acteur-critique qui combine les deux stratégies. L'instructeur explique la perspective d'optimisation des méthodes acteur-critique, détaillant comment ils utilisent les gradients de politique et l'apprentissage des différences temporelles pour améliorer les performances. La discussion passe ensuite à l’apprentissage par renforcement profond, en mettant l’accent sur la nécessité des réseaux neuronaux pour gérer des environnements complexes. La séance de cours aborde des défis tels que l'inefficacité de l'échantillon et la variance élevée de la formation, l'introduction de techniques telles que la rediffusion de l'expérience et les réseaux cibles pour stabiliser l'apprentissage. Linstructeur explore également lapprentissage de renforcement antagoniste robuste, où les agents apprennent à bien performer dans des conditions environnementales variables en modélisant les interactions antagonistes. La session se termine par des idées pratiques sur la mise en œuvre efficace de ces méthodes, encourageant les étudiants à appliquer ces concepts dans leurs projets.