« Apprentissage par fonction Q » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
==Définition==
==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.
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 artificiels|réseau de neurones]] comporte plus d'une [[couche cachée]].


== Compléments ==  
== Compléments ==  
La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.
La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.
 
<hr/>
Une variante courante de l'apprentissage par fonction Q est l'apprentissage profond par fonction Q où le [[Réseau de neurones artificiels|réseau de neurones]] comporte plus d'une [[couche cachée]].
<hr/>
Voir [[apprentissage par renforcement sans modèle]].
Voir [[apprentissage par renforcement sans modèle]].
==Français==
==Français==

Version du 25 avril 2025 à 00:55

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.

Compléments

La lettre Q désigne la fonction qui mesure la qualité d'une action exécutée dans un état donné du système.


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.


Voir apprentissage par renforcement sans modèle.

Français

apprentissage par fonction Q

apprentissage par fonction état-action

apprentissage profond par fonction Q

apprentissage Q

Anglais

Q-learning

Q learning

deep Q-learning

deep Q learning

Sources

Source : Brahim Chaib-draa

Source : Data Science

Source: Termino

Source: Claude Coulombe, Datafranca.org