Tecnología, Ciencia y Universo
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- Q-Learning DualDescripción: El Q-Learning Dual es una extensión del Q-learning que mantiene dos estimaciones de valor Q separadas. Esta técnica se utiliza en(...) Read more
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- Epsilon DecayDescripción: El epsilon decay es una estrategia en el aprendizaje por refuerzo que se utiliza para gestionar la tasa de exploración de un agente(...) Read more
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- Recompensa RetrasadaDescripción: Una recompensa retrasada es una recompensa que se recibe después de una serie de acciones, en lugar de inmediatamente. Este(...) Read more
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- Gradiente de Política Determinista ProfundaDescripción: El Gradiente de Política Determinista Profunda (DDPG) es un algoritmo de aprendizaje por refuerzo que combina técnicas de(...) Read more
- Gradiente de Política DeterministaDescripción: El Gradiente de Política Determinista (DPG) es un algoritmo que optimiza políticas de manera determinista, utilizado en el ámbito(...) Read more
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- Selección Dinámica de AcciónDescripción: La selección dinámica de acción se refiere al proceso de elegir acciones en función del estado actual y las políticas aprendidas.(...) Read more
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- Eficiencia de DatosDescripción: La eficiencia de datos se refiere a la capacidad de un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para aprender de manera efectiva con(...) Read more
- Entorno DeterministaDescripción: Un entorno determinista es aquel donde el siguiente estado está completamente determinado por el estado actual y la acción que se(...) Read more
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- Modelo DinámicoDescripción: Un modelo dinámico en el aprendizaje por refuerzo es un enfoque que se utiliza para predecir el siguiente estado y la recompensa(...) Read more
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- Enfoque de Programación DinámicaDescripción: El enfoque de programación dinámica en el aprendizaje por refuerzo implica resolver problemas dividiéndolos en subproblemas más(...) Read more
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- Proceso de DecisiónDescripción: Un proceso de decisión en el aprendizaje por refuerzo implica tomar decisiones basadas en el estado actual y los resultados(...) Read more
- Política DualDescripción: Una política dual en el aprendizaje por refuerzo se refiere a mantener dos políticas para diferentes objetivos o tareas. Esta(...) Read more
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- Recompensa DeterministaDescripción: Una recompensa determinista es una recompensa que se otorga de manera consistente por una acción específica en un estado(...) Read more
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- Exploración DinámicaDescripción: La exploración dinámica se refiere a las estrategias adaptativas utilizadas para explorar el entorno de manera efectiva. En el(...) Read more
- Estado DeterministaDescripción: Un estado determinista es un concepto fundamental en el aprendizaje por refuerzo que se refiere a una situación en la que los(...) Read more
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