Aprendizaje por refuerzo a tu manera: caracterización del agente a través de la regularización de políticas
Autores: Maree, Charl; Omlin, Christian
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Aprendizaje por refuerzo a tu manera: caracterización del agente a través de la regularización de políticas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Inteligencia Artificial
Palabras clave
Aprendizaje por refuerzo
Métodos de explicabilidad
Políticas
Regularización
Funciones objetivo
Carteras de inversión
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
La complejidad creciente de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) de vanguardia ha dado lugar a una opacidad que inhibe la explicabilidad y comprensión.
Descripción
La complejidad creciente de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo (RL) de vanguardia ha dado lugar a una opacidad que inhibe la explicabilidad y comprensión.