Adaptive Representations for Reinforcement Learning
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Okt 2010, 2010
- Rilegato
- Nuovo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book presents new algorithms for reinforcement learning, a form of machine learning in which an autonomous agent seeks a control policy for a sequential decision task. Since current methods typically rely on manually designed solution representations, agents that automatically adapt their own representations have the potential to dramatically improve performance. This book introduces two novel approaches for automatically discovering high-performing representations.The first approach synthesizes temporal difference methods, the traditional approach to reinforcement learning, with evolutionary methods, which can learn representations for a broad class ofoptimization problems. This synthesis is accomplished by customizing evolutionarymethods to the on-line nature of reinforcement learning and using them to evolve representations for value function approximators.The second approach automatically learns representations based on piecewise-constant approximations of value functions. It begins with coarse representations and gradually refines them during learning, analyzing the current policy and value function to deduce the best refinements.This book also introduces a novel method for devising input representations. This method addresses the feature selection problem by extending an algorithm that evolves the topology and weights of neural networks such that it evolves their inputs too.In addition to introducing these new methods, this book presents extensive empirical results in multiple domains demonstrating that these techniques can substantially improve performance over methodswith manual representations.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 132 pp. Englisch.…
Codice articolo 9783642139314
- Titolo
- Adaptive Representations for Reinforcement Learning
- Autore
- Shimon Whiteson
- Editore
- Springer, Springer Okt 2010
- Anno di pubblicazione
- 2010
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642139310
- ISBN 13
- 9783642139314
- Peso dell'articolo
- 396 grammi
- Dimensioni
- 241x160x13 mm
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