Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Concept

Google DeepMind

Séances de cours associées (29)

MuZero: Modèle de planification et d'apprentissage

Couvre MuZero, un modèle qui apprend à prédire les récompenses et les actions de manière itérative, réalisant des performances de pointe dans les jeux de société et les jeux vidéo Atari.

Monte Carlo Tree Search et Alpha Zero

Explore Monte Carlo Tree Search et Alpha Zero dans l'apprentissage par renforcement profond.

Mini-bateaux dans l'apprentissage de renforcement profond sur-et-hors-politique

Explique l'importance des mini-lots dans l'apprentissage par renforcement profond et les différences entre les méthodes on-policy et off-policy.

RL profonde basée sur le modèle: planification et VAST

Couvre l'apprentissage par modèle, la planification, la tabulation des états variables et la mise à jour efficace des valeurs Q et V.

Renforcement de l'apprentissage : Q-Learning

Introduit Q-Learning, Deep Q-Learning, l'algorithme REINFORCE et Monte-Carlo Tree Search dans l'apprentissage par renforcement, aboutissant à AlphaGo Zero.

Soustraire la récompense moyenne via la fonction valeur

Couvre l'importance de la soustraction de la récompense moyenne dans les méthodes de gradient de politique pour l'apprentissage par renforcement profond, réduisant le bruit dans le gradient stochastique.

Introduction générale aux réseaux de neurones artificiels: partie 3

Couvre l'apprentissage par des récompenses dans l'apprentissage par renforcement profond sans détails mathématiques.

Optimisation de la politique proximale pour un contrôle continu

Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.

Apprentissage par renforcement profond: mini-bateaux et méthodes politiques

Discute des méthodes d'apprentissage par renforcement profond, en se concentrant sur les mini-batchs et les implications des techniques de formation on-policy et off-policy.

Apprentissage par renforcement profond: techniques d'optimisation des politiques proximales

Couvre les techniques d'apprentissage par renforcement profond pour un contrôle continu, en se concentrant sur les méthodes d'optimisation des politiques proximales et leurs avantages par rapport aux approches de gradient de politique standard.

Apprentissage profond pour les véhicules autonomes: modèles prédictifs

Explore les modèles prédictifs et les traceurs pour les véhicules autonomes, couvrant la détection d'objets, les défis de suivi, le suivi en réseau neuronal et la localisation des piétons en 3D.

Apprentissage par renforcement: Diagrammes de sauvegarde

Présente le diagramme de sauvegarde en tant que représentation graphique clé dans l'apprentissage par renforcement.

Q-Learning profond: DeepRL1.1

Couvre le Q-learning profond dans les réseaux neuronaux profonds, son application dans les jeux, la rétropropagation, les valeurs Q et les valeurs V.

Apprentissage par renforcement: gradient de politique et méthodes critiques pour les acteurs

Fournit une vue d'ensemble de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur le gradient de politique et les méthodes critiques des acteurs pour les réseaux de neurones artificiels profonds.

Apprentissage par renforcement : TD Learning et les variantes de la LEP

Discute de l'apprentissage par renforcement, en se concentrant sur l'apprentissage par différence temporelle et les variations de l'algorithme SARSA.

Méthodes de gradient de politique: apprentissage par l'action directe dans l'apprentissage par renforcement

Couvre les méthodes de gradient de politique, en mettant l'accent sur l'apprentissage par l'action directe et l'optimisation des récompenses dans l'apprentissage par renforcement.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Agents d'apprentissage profond : Renforcement de l'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.

Renforcement de l'apprentissage : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage de renforcement, y compris l'apprentissage d'essai et d'erreur, l'apprentissage Q, le RL profond, et les applications dans le jeu et la planification.

Navigation par Quadrotor basée sur la vision Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de la navigation par quadritor en utilisant l'apprentissage de renforcement profond et le contrôle de bas niveau, en mettant l'accent sur l'intelligence visuelle et la robustesse du modèle de regard.