« Apprentissage par fonction Q » : différence entre les versions
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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. | ||
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La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système. | |||
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==Français== | ==Français== | ||
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==Anglais== | ==Anglais== | ||
'''Q-learning''' | |||
'''Q learning''' | '''Q learning''' | ||
'''deep Q-learning''' | |||
'''deep Q learning''' | |||
==Sources== | |||
[http://www2.ift.ulaval.ca/~chaib/IFT-4102-7025/public_html/Fichiers/Acetates/Reinforcement.pdf Source : Brahim Chaib-draa] | |||
[https://datascience.eu/fr/apprentissage-automatique/q-learning/ Source : Data Science ] | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 14:01
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
Contributeurs: Claude Coulombe, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
