Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Reinforcement Learning - Les 14-13 - Off Policy Approximation - Variable Lambda and Gamma

Автор: Mehmet İşcan

Загружено: 2025-12-14

Просмотров: 7

Описание:

Detaylı derslerimiz için;

https://www.udemy.com/user/phinite-ac...
https://www.udemy.com/user/mehmet-isc...
  / phinitelab  
https://github.com/PhiniteLab
  / mehmetiscan  
https://www.researchgate.net/profile/...

In this lesson, Off Policy Approximation - Variable Lambda and Gamma is explained in detail.

Reinforcement Learning - Les 14-13 - Off Policy Approximation - Variable Lambda and Gamma

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

ChatGPT Images Just Leveled Up (FINALLY!)

ChatGPT Images Just Leveled Up (FINALLY!)

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула

Свёрточные нейронные сети | CNN | Ядро | Шаг | Заполнение | Объединение | Сглаживание | Формула

Reinforcement Learning - Les 14-5 - Off Policy Approximation - Eligibility Traces Optimal Control

Reinforcement Learning - Les 14-5 - Off Policy Approximation - Eligibility Traces Optimal Control

Reinforcement Learning - Les 14-15 - Off Policy Approximation - Optimal Control and RL Examples

Reinforcement Learning - Les 14-15 - Off Policy Approximation - Optimal Control and RL Examples

Reinforcement Learning - Les 13-15 - Off Policy Approximation - GTD2 and TDC Algorithm

Reinforcement Learning - Les 13-15 - Off Policy Approximation - GTD2 and TDC Algorithm

Как быстро собирать embedded-код и заливать его на любую dev-плату • C • Live coding

Как быстро собирать embedded-код и заливать его на любую dev-плату • C • Live coding

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

Reinforcement Learning - Les 14-4 - Off Policy Approximation - Semi Gradient  TD Lambda Estimation

Reinforcement Learning - Les 14-4 - Off Policy Approximation - Semi Gradient TD Lambda Estimation

Reinforcement Learning - Les 14-11 - Off Policy Approximation - Dutch Traces in Monte Carlo

Reinforcement Learning - Les 14-11 - Off Policy Approximation - Dutch Traces in Monte Carlo

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

КАК УСТРОЕН TCP/IP?

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Музыка для работы за компьютером | Фоновая музыка для концентрации и продуктивности

Понимание Active Directory и групповой политики

Понимание Active Directory и групповой политики

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Все, что вам нужно знать о теории управления

Все, что вам нужно знать о теории управления

Что такое Rest API (http)? Soap? GraphQL? Websockets? RPC (gRPC, tRPC). Клиент - сервер. Вся теория

Что такое Rest API (http)? Soap? GraphQL? Websockets? RPC (gRPC, tRPC). Клиент - сервер. Вся теория

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

КАК НЕЛЬЗЯ ХРАНИТЬ ПАРОЛИ (и как нужно) за 11 минут

Reinforcement Learning - Les 14-10 - Off Policy Approximation - True Online TD Lambda Method

Reinforcement Learning - Les 14-10 - Off Policy Approximation - True Online TD Lambda Method

Программируем с ИИ в VS Code - БЕСПЛАТНО! Сможет каждый!

Программируем с ИИ в VS Code - БЕСПЛАТНО! Сможет каждый!

Reinforcement Learning - Les 14-14 - Off Policy Approximation - Traces with Control Variates

Reinforcement Learning - Les 14-14 - Off Policy Approximation - Traces with Control Variates

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]