Ответ на данный вопрос интересен, так как позволяет понять, какие методы и подходы используются для решения задач обучения с подкреплением, а также какие принципы лежат в их основе. Это может помочь понять, какие алгоритмы и подходы могут быть применены в конкретных ситуациях и какие результаты можно ожидать от их использования. Кроме того, знание о различных алгоритмах может помочь выбрать наиболее подходящий для конкретной задачи и понять, какие факторы могут повлиять на эффективность его применения. Также ответ на данный вопрос может помочь расширить общее представление о методах машинного обучения и их применении в различных областях.
1 Ответ
Вы должны войти в систему, чтобы добавить ответ.
1. Алгоритм Q-обучения (Q-learning)
2. Алгоритм SARSA
3. Алгоритм DQN (Deep Q-Network)
4. Алгоритм A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
5. Алгоритм TRPO (Trust Region Policy Optimization)
6. Алгоритм PPO (Proximal Policy Optimization)
7. Алгоритм DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
8. Алгоритм SAC (Soft Actor-Critic)
9. Алгоритм D4PG (Distributed Distributional Deterministic Policy Gradient)
10. Алгоритм A2C (Advantage Actor-Critic)
11. Алгоритм ACER (Actor-Critic with Experience Replay)
12. Алгоритм DQfD (Deep Q-learning from Demonstrations)
13. Алгоритм HER (Hindsight Experience Replay)
14. Алгоритм MCTS (Monte Carlo Tree Search)
15. Алгоритм AlphaGo/AlphaZero.