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pro vyhledávání: '"RENFORCEMENT"'
Publikováno v:
LHB Hydroscience Journal, Vol 109, Iss 1 (2023)
ABSTRACTIt is a common idea to take advantage of as much evidence as possible in engineering safety monitoring data analysis. Compared to the direct use of as many measurement points as input features in prediction tasks, this paper reveals that this
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https://doaj.org/article/4e492231048c4d1c835ea95d74b2ac73
Autor:
Schwarzer, Max Allen
L’efficacité des données est un défi clé pour l’apprentissage par renforcement profond (DRL), limitant souvent son utilisation aux environnements où des quantités illimitées de données simulées sont disponibles. J’envisage une gamme de
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/33617
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Autor:
Guillen Reyes, Fernando Obed
Cette thèse s’intéresse au problème classique de tournées de véhicules avec contraintes de capacité (CVRP pour Capacitated Vehicle Routing Problem) ainsi qu’une variante beaucoup plus complexe, soit le problème de tournées de véhicules d
Externí odkaz:
http://hdl.handle.net/1866/32947
Publikováno v:
Promotion de la santé et prévention des maladies chroniques au Canada, Vol 40, Iss 4, Pp 128-138 (2020)
Introduction. La formation continue peut aider les professionnels de la santé à maintenir et à développer leurs connaissances et leurs compétences afin de s’adapter à la transformation du paysage de la santé publique. Cette revue de la port
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https://doaj.org/article/8c19b9bb133c41cf94c7ab7caa308c09
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Autor:
Deac, Andreea-Ioana
L’avènement de l'apprentissage profond a permis à l'apprentissage automatique d’exceller dans le traitement d'images et de texte. Donnant lieu à de nombreux succès dans les domaines d’applications tels que la vision par ordinateur ou le tra
Autor:
Obando-Ceron, Johan Samir
Dans l'apprentissage par renforcement profond basé sur la valeur avec des mémoires de relecture, le paramètre de taille de lot joue un rôle crucial en déterminant le nombre de transitions échantillonnées pour chaque mise à jour de gradient.