Traitement du signal d'apprentissage du renforcement

1. Qu'est-ce que le processus d'apprentissage du renforcement?
2. Comment le traitement du signal est-il utilisé dans l'apprentissage automatique?
3. Quelles sont les 3 principales composantes d'une fonction d'apprentissage de renforcement?

Qu'est-ce que le processus d'apprentissage du renforcement?

L'apprentissage du renforcement (RL) est la science de la prise de décision. Il s'agit d'apprendre le comportement optimal dans un environnement pour obtenir une récompense maximale.

Comment le traitement du signal est-il utilisé dans l'apprentissage automatique?

Le traitement du signal et l'apprentissage automatique peuvent être utilisés comme techniques orthogonales, où la connaissance du domaine est utilisée avec le traitement classique du signal pour obtenir des représentations de signal qui conviennent à l'apprentissage automatique.

Quelles sont les 3 principales composantes d'une fonction d'apprentissage de renforcement?

Mis à part l'agent et l'environnement, un modèle d'apprentissage de renforcement a quatre composantes essentielles: une politique, une récompense, une fonction de valeur et un modèle d'environnement.