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DQN (Deep Q-Network)
Définition :
Le DQN (Deep Q-Network) est une architecture neuronale utilisée dans le domaine de l'apprentissage profond et de l'intelligence artificielle pour résoudre efficacement des problèmes de prises de décisions séquentielles, en particulier dans le domaine de l'apprentissage par renforcement.
Le concept de DQN (Deep Q-Network)
Le DQN, acronyme de Deep Q-Network, est un concept majeur dans le domaine de l'intelligence artificielle et plus particulièrement du deep learning. Il s'agit d'une méthode d'apprentissage par renforcement profond, utilisée dans les domaines de la robotique, des jeux vidéo et d'autres applications nécessitant une prise de décision autonome.
Principe de fonctionnement :
Le fonctionnement du DQN repose sur l'utilisation d'un réseau de neurones profond pour estimer la fonction valeur d'une action dans un environnement donné. Concrètement, l'agent apprend à prendre des décisions en maximisant une récompense de long terme, en fonction de l'état de l'environnement.
L'entraînement du DQN se fait par itération, où l'agent explore l'environnement, collecte des données d'entraînement et met à jour les poids du réseau de neurones pour approximer au mieux la fonction valeur des actions.
Applications du DQN :
Le DQN est largement utilisé dans le domaine des jeux vidéo, notamment pour des jeux complexes tels que Go, Atari ou Dota. Il a également des applications dans la robotique, où il permet de former des agents autonomes capables de prendre des décisions en temps réel.
En résumé, le DQN est un outil puissant et polyvalent pour l'apprentissage par renforcement profond, ouvrant la voie à de nombreuses applications innovantes dans le domaine de l'intelligence artificielle.
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