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Reinforcement Learning: State-of-the-Art ISBN 13: 9783642276460

Reinforcement Learning: State-of-the-Art - Brossura

 
9783642276460: Reinforcement Learning: State-of-the-Art

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Sinossi

Continous State and Action Spaces.- Relational and First-Order Knowledge Representation.- Hierarchical Approaches.- Predictive Approaches.- Multi-Agent Reinforcement Learning.- Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs).- Decentralized POMDPs (DEC-POMDPs).- Features and Function Approximation.- RL as Supervised Learning (or batch learning).- Bounds and complexity.- RL for Games.- RL in Robotics.- Policy Gradient Techniques.- Least Squares Value Iteration.- Models and Model Induction.- Model-based RL.- Transfer Learning in RL.- Using of and extracting Knowledge in RL.- Biological or Psychological Background.- Evolutionary Approaches.- Closing chapter, prospects, future issues.

Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.

  • EditoreSpringer
  • Data di pubblicazione2012
  • ISBN 10 3642276466
  • ISBN 13 9783642276460
  • RilegaturaPaperback
  • LinguaInglese
  • Contatto del produttorenon disponibile

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Edizione in evidenza

ISBN 10:  364227644X ISBN 13:  9783642276446
Casa editrice: Springer-Nature New York Inc, 2012
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