CIRM - Videos & books Library - Model-free control and deep learning

Multi angle

Auteurs : Bellemare, Marc (Auteur de la Conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : In this talk I will present some recent developments in model-free reinforcement learning applied to large state spaces, with an emphasis on deep learning and its role in estimating action-value functions. The talk will cover a variety of model-free algorithms, including variations on Q-Learning, and some of the main techniques that make the approach practical. I will illustrate the usefulness of these methods with examples drawn from the Arcade Learning Environment, the popular set of Atari 2600 benchmark domains.

Codes MSC :
68Q32 - Computational learning theory
68T05 - Learning and adaptive systems
91A25 - Dynamic games

Ressources complémentaires :
http://smai.emath.fr/cemracs/cemracs17/Slides/bellemare.pdf

Informations sur la Vidéo

Réalisateur :

Hennenfent, Guillaume

Langue :

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arXiv category :

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Audience :

Download :

https://videos.cirm-math.fr/2017-07-19_Bellemare.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la rencontre : CEMRACS - Summer school: Numerical methods for stochastic models: control, uncertainty quantification, mean-field / CEMRACS - École d'été : Méthodes numériques pour équations stochastiques : contrôle, incertitude, champ moyen
Organisateurs de la rencontre : Bouchard, Bruno ; Chassagneux, Jean-François ; Delarue, François ; Gobet, Emmanuel ; Lelong, Jérôme
Dates : 17/07/17 - 25/08/17
Année de la rencontre : 2017
URL Congrès : http://conferences.cirm-math.fr/1556.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.19199703
Citer cette vidéo: Bellemare, Marc (2017). Model-free control and deep learning. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19199703
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19199703

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