« Apprentissage par fonction Q » : différence entre les versions


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==Définition==
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Algorithme d'[[apprentissage par renforcement]] sans modèle ayant pour but d'apprendre une stratégie qui guidera un agent dans les décisions à prendre dans une situation donnée.
Algorithme d'[[apprentissage par renforcement]] sans modèle ayant pour but d'apprendre une stratégie qui guidera un agent dans les décisions à prendre dans une situation donnée.
Une variante courante de l'apprentissage par fonction Q est l'apprentissage profond par fonction Q où le réseau de neurones comporte plus d'une [[couche cachée]].


== Compléments ==  
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'''apprentissage par fonction état-action'''   
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'''apprentissage profond par fonction Q'''


==Anglais==
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'''Q learning'''
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'''deep Q-learning'''
'''deep Q learning'''
==Sources==
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Dernière version du 16 juillet 2024 à 14:33

Définition

Algorithme d'apprentissage par renforcement sans modèle ayant pour but d'apprendre une stratégie qui guidera un agent dans les décisions à prendre dans une situation donnée.

Une variante courante de l'apprentissage par fonction Q est l'apprentissage profond par fonction Q où le réseau de neurones comporte plus d'une couche cachée.

Compléments

La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.

Voir apprentissage par renforcement sans modèle.

Français

apprentissage par fonction Q

apprentissage par fonction état-action

apprentissage profond par fonction Q

Anglais

Q-learning

Q learning

deep Q-learning

deep Q learning

Sources

Source : Brahim Chaib-draa

Source : Data Science

Source: Termino

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org