Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son un enfoque poderoso en inteligencia artificial que permite a un agente aprender a través de la interacción con un entorno. Dentro de estos algoritmos, los métodos de gradiente de política son una técnica fundamental que se utiliza para maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo.

Category : Reinforcement Learning Algorithms | Sub Category : Policy Gradient Methods Posted on 2023-07-07 21:24:53

Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son un enfoque poderoso en inteligencia artificial que permite a un agente aprender a través de la interacción con un entorno. Dentro de estos algoritmos, los métodos de gradiente de política son una técnica fundamental que se utiliza para maximizar la recompensa acumulada a lo largo del tiempo.

En lugar de aprender el valor de cada acción como en los métodos de valor, los métodos de gradiente de política se centran en aprender directamente la política del agente, es decir, la distribución de probabilidad sobre las acciones que debe tomar en cada estado.

Uno de los algoritmos más conocidos dentro de los métodos de gradiente de política es el algoritmo REINFORCE. Este algoritmo actualiza los pesos de la red neuronal del agente en función de la recompensa obtenida y la probabilidad de tomar la acción elegida.

Otro algoritmo popular es el Actor-Critic, que combina elementos de aprendizaje supervisado (actor) y de valor (crítico) para mejorar la estabilidad y eficiencia del aprendizaje por refuerzo.

En resumen, los métodos de gradiente de política son una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje por refuerzo, permitiendo a los agentes aprender a realizar acciones óptimas en entornos complejos y dinámicos.