Séance de cours

Renforcement de l'apprentissage : Q-Learning

Graph Chat

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.

Dans cours

EE-411: Fundamentals of inference and learning

This is an introductory course in the theory of statistics, inference, and machine learning, with an emphasis on theoretical understanding & practical exercises. The course will combine, and alternate, between mathematical theoretical foundations and prac ...

Description

Cette séance de cours couvre le concept de Q-Learning, qui consiste à trouver la politique optimale en mettant à jour itérativement une table Q basée sur des récompenses. Il explique comment représenter la table Q, définir la fonction de coût et apprendre les valeurs Q optimales en utilisant la descente de gradient. La séance de cours se penche également sur Deep Q-Learning, où un réseau de neurones se rapproche des valeurs Q, et explore les défis de la gestion de grands espaces d'état dans des jeux comme Atari. En outre, il discute de l'algorithme REINFORCE pour les méthodes de gradient de politique et Monte-Carlo Tree Search pour la prise de décision. La présentation se termine par un aperçu d’AlphaGo Zero, une étape importante dans l’apprentissage du renforcement. Divers concepts tels que l'équation de Bellman, les réseaux de valeur et les réseaux de politiques sont élucidés.

Enseignant·e

Florent Gérard Krzakala

Source officielle

Concepts associés (32)

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Intelligence artificielle

vignette|redresse=0.8|Les assistants personnels intelligents sont l'une des applications concrètes de l'intelligence artificielle dans les années 2010. L'intelligence artificielle (IA) est un ensemble de théories et de techniques visant à réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. Souvent classée dans le groupe des mathématiques et des sciences cognitives, elle fait appel à la neurobiologie computationnelle (particulièrement aux réseaux neuronaux) et à la logique mathématique (partie des mathématiques et de la philosophie).

Neural network

A neural network can refer to a neural circuit of biological neurons (sometimes also called a biological neural network), a network of artificial neurons or nodes in the case of an artificial neural network. Artificial neural networks are used for solving artificial intelligence (AI) problems; they model connections of biological neurons as weights between nodes. A positive weight reflects an excitatory connection, while negative values mean inhibitory connections. All inputs are modified by a weight and summed.

Afficher plus

Séances de cours associées (64)

Les neurosciences et l'IA : combler l'écart

Explore l'écart entre l'intelligence artificielle et l'intelligence humaine grâce à des modèles et des algorithmes inspirés par les neurosciences.

Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Systèmes de connaissances non conceptuels

Plonge dans l'impact de l'apprentissage profond sur les systèmes de connaissances non conceptuels et les progrès dans les transformateurs et les réseaux antagonistes génératifs.

Les principes fondamentaux de l'apprentissage profond

Couvre les fondamentaux de l'apprentissage profond, des neurones artificiels aux réseaux modernes.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Afficher plus

Concepts associés (32)

Réseau de neurones artificiels

Types of artificial neural networks

Réseau de neurones récurrents

Intelligence artificielle

Neural network

Afficher plus