找回密碼
 To register

QQ登錄

只需一步,快速開始

掃一掃,訪問微社區(qū)

打印 上一主題 下一主題

Titlebook: Reinforcement Learning; Aktuelle Ans?tze ver Uwe Lorenz Book 20201st edition Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenzier

[復(fù)制鏈接]
樓主: CHAFF
11#
發(fā)表于 2025-3-23 11:19:16 | 只看該作者
12#
發(fā)表于 2025-3-23 16:48:49 | 只看該作者
13#
發(fā)表于 2025-3-23 19:29:25 | 只看該作者
Entscheiden und Lernen in einer unbekannten Umwelt,zum einen zielen sie darauf ab, gemachte Erfahrungen so zu verarbeiten, dass sich der Agent unter gleichen Bedingungen künftig besser verh?lt ?modellfreie Methoden“, zum anderen gibt es Ans?tze, die darauf abzielen, Modelle, die vorhersagen k?nnen, was bei der Auswahl bestimmter Aktionen passieren würde, zu optimieren.
14#
發(fā)表于 2025-3-24 02:05:51 | 只看該作者
15#
發(fā)表于 2025-3-24 04:30:49 | 只看該作者
,Grundbegriffe des Best?rkenden Lernens,reagent ist und wie er mithilfe seiner ?Taktik“ (engl. policy) in einer Umgebung mehr oder weniger intelligentes Verhalten erzeugt. Der Aufbau des Grundmodells des ?Best?rkenden Lernen“ wird beschrieben und der Intelligenzbegriff im Sinne einer individuellen Nutzenmaximierung vorgestellt. Au?erdem w
16#
發(fā)表于 2025-3-24 06:38:00 | 只看該作者
Optimal entscheiden in einer bekannten Umwelt,keiten berechnet werden kann. Sie lernen den Unterschied zwischen einer off-Policy und einer on-Policy Bewertung von Zustandsüberg?ngen kennen. Es werden die Verfahren der Wertiteration und der iterativen Taktiksuche vorgestellt und in übungsszenarien mit dem Java Hamster angewendet und ausprobiert.
17#
發(fā)表于 2025-3-24 10:58:18 | 只看該作者
Entscheiden und Lernen in einer unbekannten Umwelt,Belohnungen und muss zum einen die Pfade zu diesen Zielen optimieren (?Performanz verbessern“), zum anderen aber auch neue Ziele erkunden (?Kompetenzen erlangen“). Hierbei muss er einen trade-off zwischen Ausbeutung und Erkundung berücksichtigen. Einerseits muss er den m?glichen Lohn bereits entdeck
18#
發(fā)表于 2025-3-24 15:47:30 | 只看該作者
,Sch?tzer für Zustandsbewertung und Aktionsauswahl,em Kapitel parametrisierte Sch?tzer eingeführt, mit denen wir z.?B. die Bewertung von Zust?nden auch dann absch?tzen k?nnen, wenn sie nicht in genau gleicher Form zuvor beobachtet worden sind. Im Besonderen wird auf die sogenannten ?künstliche neuronale Netze“ eingegangen. Wir werden auch M?glichkei
19#
發(fā)表于 2025-3-24 19:05:04 | 只看該作者
,Leitbilder in der Künstlichen Intelligenz,tikel der Zeitschrift ?Philosophy of Science“ (Rosenblueth et al. 1943). Die Ver?ffentlichung der drei renommierten Wissenschaftler war dazu geeignet, eine Welle von Diskussionen unter Forschern in vielen Disziplinen anzuregen, darunter Philosophen, Biologen, Neurologen und sp?ter auch unter Wissens
20#
發(fā)表于 2025-3-25 02:02:01 | 只看該作者
 關(guān)于派博傳思  派博傳思旗下網(wǎng)站  友情鏈接
派博傳思介紹 公司地理位置 論文服務(wù)流程 影響因子官網(wǎng) 吾愛論文網(wǎng) 大講堂 北京大學(xué) Oxford Uni. Harvard Uni.
發(fā)展歷史沿革 期刊點(diǎn)評(píng) 投稿經(jīng)驗(yàn)總結(jié) SCIENCEGARD IMPACTFACTOR 派博系數(shù) 清華大學(xué) Yale Uni. Stanford Uni.
QQ|Archiver|手機(jī)版|小黑屋| 派博傳思國(guó)際 ( 京公網(wǎng)安備110108008328) GMT+8, 2025-10-6 20:19
Copyright © 2001-2015 派博傳思   京公網(wǎng)安備110108008328 版權(quán)所有 All rights reserved
快速回復(fù) 返回頂部 返回列表
虹口区| 府谷县| 商丘市| 新河县| 宽城| 凌海市| 无锡市| 紫阳县| 柞水县| 东山县| 金门县| 岫岩| 万全县| 文成县| 乐至县| 金昌市| 浦北县| 忻城县| 叙永县| 锦屏县| 仪陇县| 大英县| 平远县| 沾化县| 松溪县| 庄河市| 喜德县| 灌南县| 资溪县| 东明县| 太仓市| 宜宾市| 河北省| 普宁市| 巴彦淖尔市| 米林县| 如皋市| 阳春市| 卢龙县| 安溪县| 绵阳市|