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L'apprentissage par renforcement profond est un apprentissage par renforcement appliqué à l'aide de réseaux de neurones profonds. Ce type d'apprentissage implique que les ordinateurs agissent sur des modèles sophistiqués et examinent un grand nombre d'entrées afin de déterminer un chemin ou une action optimisée. | L'apprentissage par renforcement profond est un [[apprentissage par renforcement]] appliqué à l'aide de réseaux de neurones profonds. Ce type d'apprentissage implique que les ordinateurs agissent sur des modèles sophistiqués et examinent un grand nombre d'entrées afin de déterminer un chemin ou une action optimisée. | ||
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[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=reinforcement+LEARNING&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source: Termium] | [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-eng.html?lang=eng&i=1&srchtxt=reinforcement+LEARNING&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source: Termium] | ||
[https://www.techopedia.com/definition/34029/deep-reinforcement-learning Source: Techopedia] | [https://www.techopedia.com/definition/34029/deep-reinforcement-learning Source: Techopedia] | ||
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Dernière version du 30 août 2024 à 14:00
Définition
L'apprentissage par renforcement profond est un apprentissage par renforcement appliqué à l'aide de réseaux de neurones profonds. Ce type d'apprentissage implique que les ordinateurs agissent sur des modèles sophistiqués et examinent un grand nombre d'entrées afin de déterminer un chemin ou une action optimisée.
Français
apprentissage par renforcement profond
Anglais
deep reinforcement learning
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, wiki
