L'élément principal de l'algorithme de Q-learning est la table d'état/action.
The main element of the Q learning algorithm is the state/action table.
Le but du Q-learning est d'avoir une sorte d'aide-mémoire.
The aim of Q learning is to have a sort of "cheat sheet".
A l'aide de l'équation de Bellman, nous pouvons obtenir la fonction de Q-learning, qui nous permet de mettre à jour la Q-table après avoir exécuté une action.
Using the Bellman equation, we can get the Q learning function, which enables us to update Q-values after performing an action.
Cette implémentation d'un algorithme de Deep Q-Learning est très simple.
This implementation of a Deep Q Learning algorithm is very simple.
C'est pourquoi Deep Q-Learning a été introduit.
That's why Deep Q Learning was introduced.
Dans cet article, les auteurs utilisèrent un algorithme standard, Q-Learning avec approximation de fonction, dont l'approximateur était un RNC.
In this paper, the authors used a standard algorithm (Q Learning with function approximation). Their function approximator for this algorithm was a CNN.
Le Deep Q-Learning est l'algorithme introduit par la publication de DeepMind en 2013.
Deep Q Learning is the algorithm introduced by the DeepMind paper in 2013.
Q-learning, une approche d'apprentissage de renforcement populaire, a récemment été utilisée pour estimer les régimes de traitement dynamiques.
Q-learning, a popular reinforcement learning approach, has recently been applied to estimate dynamic treatment regimes.
Le premier est le Q-learning hystérétique qui repose sur des agents "à tendance optimiste réglable".
The first one, called hysteretic Q-learning, is based on agents with "adjustable optimistic tendency".
Une implémentation neuronale de l'algorithme de Q-learning, utilisant les transitions, est réalisée de manière biologiquement plausible en s'inspirant des ganglions de la base.
A biologically plausible neural implementation of the Q-learning algorithm, using transitions, is made by taking inspiration from the basal ganglia.
Une implémen- tation neuronale de l'algorithme de Q-learning, utilisant les transitions, est réalisée de manière biologiquement plausible en s'inspirant des ganglions de la base.
A biologically plausible neural implementation of the Q-learning algorithm, using transitions, is made by taking inspiration from the basal ganglia.
Alors que, en principe, l'approche Q-learning peut être utilisée pour des données randomisées ou d'observation, la littérature à ce jour a porté exclusivement sur les traitements randomisés.
While, in principle, Q-learning can be used for both randomized and observational data, literature thus far has focused exclusively on the randomized treatment setting.
Le fait qu'il ne prenne pas en compte les récompenses futures rend l'utilisation de l'algorithme Q-learning moins intéressante, et nous ne pouvons pas encore battre les joueurs du monde réel à aucun jeu de poker.
The fact that it does not take into accounts the future rewards makes using the Q-learning algorithm less interesting, and we cannot yet beat real-world players at any game of poker.
