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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

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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


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.

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