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07: Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018, 22.06.2018

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Author

Peter Wolf

Editor

KIT | Webcast

Participating institute

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Description

  • 0:00:00 Start
  • 0:01:36 Wieso Reeinforcment Learning
  • 0:02:53 Markov Decision Process
  • 0:07:29 Strategielernen - Policy Learning
  • 0:08:53 Bellmann Gleichungen
  • 0:12:29 RL: Entscheiden während des Lernens
  • 0:13:37 Q Lernen
  • 0:18:47 Erweiterte Ansätze des RL
  • 0:19:59 Modellbasierte Lernansätze
  • 0:21:53 Modellfreie Lernansätze
  • 0:23:09 Effiziente Funktionsapproximation
  • 0:24:24 Realisierung: Fitted Q-Iteration
  • 0:27:30 Deep Reinforcement Learning
  • 0:29:22 Experience Replay
  • 0:32:47 Sollwert - Netzwerk
  • 0:34:11 Training mit Experience Replay
  • 0:35:22 Anwendungsbeispiele
  • 0:37:03 Erweiterungen des Deep Q-Learning
  • 0:42:38 Hierarchisches RL
  • 0:44:22 Printerbot
  • 0:46:23 Hierarchisches RL - Zielsetzung
  • 0:47:36 Options
  • 0:55:34 Strategoebasiertes RL
  • 1:01:39 Zielsetzungsfunktion
  • 1:03:44 Monte Carlo Policy Gradient
  • 1:06:14 Actor Critic Verfahren
  • 1:08:38 Thinking Big

Duration (hh:mm:ss)

01:11:04

Series

Maschinelles Lernen 2 - Fortgeschrittene Verfahren, Vorlesung, SS 2018

Published on

28.06.2018

Subject area

Computer science

License

KITopen Licence

Resolution 1280 x 720 Pixel
Aspect ratio 16:9
Audio bitrate 128000 bps
Audio channels 2
Audio Codec aac
Audio Sample Rate 48000 Hz
Total Bitrate 934053 bps
Color Space yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Media Type video/mp4
Duration 4264 s
Filename DIVA-2018-485_hd.mp4
File Size 497.893.008 byte
Frame Rate 25
Video Bitrate 799953 bps
Video Codec h264

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