Обучение с подкреплением: Сетевые и градиентные методы

Источники посвящены глубокому обучению с подкреплением, объединяющему глубокое обучение и обучение с подкреплением для создания моделей, взаимодействующих со своей средой. В них рассматриваются два основных подхода: Q-обучение, которое фокусируется на оценке ожидаемых будущих вознаграждений за действия в определённых состояниях, и обучение политик, которое непосредственно учится выбирать действия на основе вероятностей. Объясняются основные концепции, такие как агент, среда, действие, состояние и вознаграждение, а также применение этих методов в различных областях, включая игры и автономное вождение. Обсуждаются преимущества и ограничения каждого подхода, а также примеры их реализации, например, в игре Го.