En el campo del aprendizaje automático, el aprendizaje por refuerzo es una técnica poderosa que ha demostrado ser eficaz en la resolución de problemas complejos. En particular, el aprendizaje por refuerzo multiagente se ha convertido en un área de investigación emocionante que promete avances significativos en la inteligencia artificial.
Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo son una clase de algoritmos utilizados en el campo de la inteligencia artificial para enseñar a un agente a tomar decisiones óptimas a lo largo del tiempo. Dentro de esta categoría, los algoritmos Actor-Critic son una de las técnicas más populares y efectivas.
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.
¡Hola lectores! Hoy vamos a adentrarnos en el fascinante mundo de los algoritmos de aprendizaje por refuerzo, específicamente en las Redes Neuronales Profundas (DQN, por sus siglas en inglés).
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