Sinossi
A how-to guide and scientific tutorial covering the universe of reinforcement learning and control theory for online decision making.
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Informazioni sull'autore
Sean Meyn is a professor and holds the Robert C. Pittman Eminent Scholar Chair in the Department of Electrical and Computer Engineering, University of Florida. He is well known for his research on stochastic processes and their applications. His award-winning monograph Markov Chains and Stochastic Stability with R. L. Tweedie is now a standard reference. In 2015 he and Prof. Ana Busic received a Google Research Award recognizing research on renewable energy integration. He is an IEEE Fellow and IEEE Control Systems Society distinguished lecturer on topics related to both reinforcement learning and energy systems.
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Risultati della ricerca per Control Systems and Reinforcement Learning
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Control Systems and Reinforcement Learning
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Control Systems and Reinforcement Learning
Editore:
Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1316511960
ISBN 13: 9781316511961
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Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.
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Control Systems and Reinforcement Learning
Editore:
Cambridge University Press, 2022
ISBN 10: 1316511960
ISBN 13: 9781316511961
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Da: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Control Systems and Reinforcement Learning
Editore:
Cambridge University Press 2022-06-09, 2022
ISBN 10: 1316511960
ISBN 13: 9781316511961
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Control Systems and Reinforcement Learning
Da: Ria Christie Collections, Uxbridge, Regno Unito
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Control Systems and Reinforcement Learning (Hardcover)
Editore:
Cambridge University Press, Cambridge, 2022
ISBN 10: 1316511960
ISBN 13: 9781316511961
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Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
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Hardcover. Condizione: new. Hardcover. A high school student can create deep Q-learning code to control her robot, without any understanding of the meaning of 'deep' or 'Q', or why the code sometimes fails. This book is designed to explain the science behind reinforcement learning and optimal control in a way that is accessible to students with a background in calculus and matrix algebra. A unique focus is algorithm design to obtain the fastest possible speed of convergence for learning algorithms, along with insight into why reinforcement learning sometimes fails. Advanced stochastic process theory is avoided at the start by substituting random exploration with more intuitive deterministic probing for learning. Once these ideas are understood, it is not difficult to master techniques rooted in stochastic control. These topics are covered in the second part of the book, starting with Markov chain theory and ending with a fresh look at actor-critic methods for reinforcement learning. The book is written for newcomers to reinforcement learning who wish to write code for various applications, from robotics to power systems to supply chains. It also contains advanced material designed to prepare graduate students and professionals for both research and application of reinforcement learning and optimal control techniques. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Codice articolo 9781316511961
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Control Systems and Reinforcement Learning
Editore:
Cambridge University Press, GB, 2022
ISBN 10: 1316511960
ISBN 13: 9781316511961
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Da: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Regno Unito
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Hardback. Condizione: New. A high school student can create deep Q-learning code to control her robot, without any understanding of the meaning of 'deep' or 'Q', or why the code sometimes fails. This book is designed to explain the science behind reinforcement learning and optimal control in a way that is accessible to students with a background in calculus and matrix algebra. A unique focus is algorithm design to obtain the fastest possible speed of convergence for learning algorithms, along with insight into why reinforcement learning sometimes fails. Advanced stochastic process theory is avoided at the start by substituting random exploration with more intuitive deterministic probing for learning. Once these ideas are understood, it is not difficult to master techniques rooted in stochastic control. These topics are covered in the second part of the book, starting with Markov chain theory and ending with a fresh look at actor-critic methods for reinforcement learning. Codice articolo LU-9781316511961
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Control Systems and Reinforcement Learning
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno Unito
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