Model-based Reinforcement Learning : From Data to Continuous Actions With a Python-based Toolbox
Lingua: inglese
Editore: Wiley-IEEE Press, 2022
- Rilegato
- Nuovo
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
Condizione: Nuovo
EUR 109,80
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloCodice articolo 42404741-n
- Titolo
- Model-based Reinforcement Learning : From Data to Continuous Actions With a Python-based Toolbox
- Autore
- Liu, Jun; Farsi, Milad
- Editore
- Wiley-IEEE Press
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Rilegato
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 111980857X
- ISBN 13
- 9781119808572
Explore a comprehensive and practical approach to reinforcement learning
Reinforcement learning is an essential paradigm of machine learning, wherein an intelligent agent performs actions that ensure optimal behavior from devices. While this paradigm of machine learning has gained tremendous success and popularity in recent years, previous scholarship has focused either on theory—optimal control and dynamic programming – or on algorithms—most of which are simulation-based.
Model-Based Reinforcement Learning provides a model-based framework to bridge these two aspects, thereby creating a holistic treatment of the topic of model-based online learning control. In doing so, the authors seek to develop a model-based framework for data-driven control that bridges the topics of systems identification from data, model-based reinforcement learning, and optimal control, as well as the applications of each. This new technique for assessing classical results will allow for a more efficient reinforcement learning system. At its heart, this book is focused on providing an end-to-end framework—from design to application—of a more tractable model-based reinforcement learning technique.
Model-Based Reinforcement Learning readers will also find:
- A useful textbook to use in graduate courses on data-driven and learning-based control that emphasizes modeling and control of dynamical systems from data
- Detailed comparisons of the impact of different techniques, such as basic linear quadratic controller, learning-based model predictive control, model-free reinforcement learning, and structured online learning
- Applications and case studies on ground vehicles with nonholonomic dynamics and another on quadrator helicopters
- An online, Python-based toolbox that accompanies the contents covered in the book, as well as the necessary code and data
Model-Based Reinforcement Learning is a useful reference for senior undergraduate students, graduate students, research assistants, professors, process control engineers, and roboticists.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Milad Farsi received the B.S. degree in Electrical Engineering (Electronics) from the University of Tabriz in 2010. He obtained his M.S. degree also in Electrical Engineering (Control Systems) from the Sahand University of Technology in 2013. Moreover, he gained industrial experience as a Control System Engineer between 2012 and 2016. Later, he acquired the Ph.D. degree in Applied Mathematics from the University of Waterloo, Canada, in 2022, and he is currently a Postdoctoral Fellow at the same institution. His research interests include control systems, reinforcement learning, and their applications in robotics and power electronics.
Jun Liu received the Ph.D. degree in Applied Mathematics from the University of Waterloo, Canada, in 2010. He is currently an Associate Professor of Applied Mathematics and a Canada Research Chair in Hybrid Systems and Control at the University of Waterloo, Canada, where he directs the Hybrid Systems Laboratory. From 2012 to 2015, he was a Lecturer in Control and Systems Engineering at the University of Sheffield. During 2011 and 2012, he was a Postdoctoral Scholar in Control and Dynamical Systems at the California Institute of Technology. His main research interests are in the theory and applications of hybrid systems and control, including rigorous computational methods for control design with applications in cyber-physical systems and robotics.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
GreatBookPricesUK
Woodford Green, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
Tariffe di spedizione da Regno Unito a U.S.A.
| Articolo | Da 10 a 27 giorni lavorativi | Da 10 a 30 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 17,50 | EUR 17,50 |
Metodi di pagamento
Descrizione dello Store
GreatBookPrices.com is your top source for finding new books at the absolute lowest prices, guaranteed ! We offer big discounts - everyday - on millions of titles in virtually any category, from Architecture to Zoology -- and everything in between. Discover great deals and super-savings, on professional books, text book titles, the newest computer guides, or your favorite fiction authors. You'll find it all - at HUGE SAVINGS - at GreatBookPrices. Browse through our complete online product catalog today. Serving customers around the world for years, we help thousands find just the books they're looking for -- at incredibly low, bargain prices.…
Specializzazione
TradeBooksInformazioni sull’azienda del venditore
Far Corner Europe Limited
19-20 Bourne Court, 19-20 Bourne Court
Woodford Green, Regno Unito IG8 8HD
Condizioni di vendita
Company Name: GreatBookPricesUK
Legal Entity: Far Corner Europe Limited
Address: 19-20 Bourne Court, Southend Road, Woodford Green Essex, UK IG8 8HD
Registration #: 10691061, GB307932304
Authorized representative: Danielle Hainsey
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Our warehouses across the globe are fully operational without substantial delays. We are working hard and continue to overcome the daily challenges presented by COVID-19. There have been reports that delivery carriers are experiencing large delays resulting in longer than normal deliveries to customers. See USPS's website for further detail. We would like to apologize in advance if your item arrives later than the expected delivery due date.
Internal processing of your order will take about 1-2 business days. Please allow an additional 10-20 business days for Royal Mail delivery.