• Aucun résultat trouvé

Apprentissage par renforcement

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "Apprentissage par renforcement"

Copied!
33
0
0

Texte intégral

Loading

Références

Documents relatifs

Dans de nombreuses situations, le résultat d’une action ne peut être prédit avec certitude. Par

En réalité, pour un état et une décision donnés, ce coût peut être aléatoire dépendre par exemple du prochain état ou d’autre information inconnue au moment de

Q₂ Démontrer qu’il existe une infinité d’entiers rebelles.. Q₃ Trouver au moins 8 entiers rebelles pairs

Un diviseur premier, ou puissance de nombre premier, du dénominateur de x (écrit comme fraction irréductible) doit diviser un autre dénominateur pour pouvoir disparaître dans la

Zhang [136] a compar´e les deux m´ethodes et reporte que les param`etres sont mieux estim´es par application du principe du champ moyen (dans le cadre d’une mod´elisation par champ

Dans ce qui suit, nous présentons un système de file d’attente modélisant un problème de production et de stockage à deux étages [7, 8], afin d’illustrer l’effet des

{ Apprentissage automatique et évolution artificielle, revue extraction des connaissances et apprentissage, Volume1, n°3, éditions hermes, 2001. { Algorithmes d ’apprentissages

Nous allons mettre ´egalement en place un r´esultat de conditionnement d’une classe de processus ponctuels n’admettant pas d’intensit´e stochas- tique.. Finalement, nous