Reinforcement Learning: An Introduction

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9780262193986: Reinforcement Learning: An Introduction

Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning.

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Sinossi:

Book by Sutton Richard S Barto Andrew G

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Andrew G. Barto; Richard S. Sutton
ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
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Richard Sutton
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Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
Editore: MIT Press Ltd, United States (1998)
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Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 1998. Hardback. Condizione libro: New. 232 x 182 mm. Language: English . Brand New Book. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field s intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning. Codice libro della libreria AAZ9780262193986

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Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
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ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
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Descrizione libro MIT Press Ltd, United States, 1998. Hardback. Condizione libro: New. 232 x 182 mm. Language: English . Brand New Book. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field s intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning. Codice libro della libreria AAZ9780262193986

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Sutton, Richard S./ Barto, Andrew G.
Editore: MIT Press 1998-05-08 (1998)
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Andrew G. Barto; Richard S. Sutton
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Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editore: MIT Press Ltd (1998)
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Descrizione libro MIT Press Ltd, 1998. Condizione libro: New. 1998. Hardcover. Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. Series: Adaptive Computation and Machine Learning Series. Num Pages: 344 pages, 108. BIC Classification: UYQM; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 236 x 184 x 25. Weight in Grams: 804. . . . . . . Codice libro della libreria V9780262193986

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