Reinforcement Learning Algorithms: Analysis and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer Nature Switzerland AG, CH, 2022
Serie: Libro 434 di 538 - Studies in Computational Intelligence
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
Condizione: Nuovo
EUR 188,01
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
This book reviews research developments in diverse areas of reinforcement learning such as model-free actor-critic methods, model-based learning and control, information geometry of policy searches, reward design, and exploration in biology and the behavioral sciences. Special emphasis is placed on advanced ideas, algorithms, methods, and applications. The contributed papers gathered here grew out of a lecture course on reinforcement learning held by Prof. Jan Peters in the winter semester 2018/2019 at Technische Universität Darmstadt. The book is intended for reinforcement learning students and researchers with a firm grasp of linear algebra, statistics, and optimization. Nevertheless, all key concepts are introduced in each chapter, making the content self-contained and accessible to a broader audience.
Codice articolo LU-9783030411909
- Titolo
- Reinforcement Learning Algorithms: Analysis and Applications
- Autore
- Belousov- Boris
- Editore
- Springer Nature Switzerland AG, CH
- Anno di pubblicazione
- 2022
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030411907
- ISBN 13
- 9783030411909
- Edizione
- 2021 ed.
- Serie
- Libro 434 di 538: Studies in Computational Intelligence
This book reviews research developments in diverse areas of reinforcement learning such as model-free actor-critic methods, model-based learning and control, information geometry of policy searches, reward design, and exploration in biology and the behavioral sciences. Special emphasis is placed on advanced ideas, algorithms, methods, and applications.
The contributed papers gathered here grew out of a lecture course on reinforcement learning held by Prof. Jan Peters in the winter semester 2018/2019 at Technische Universität Darmstadt.
The book is intended for reinforcement learning students and researchers with a firm grasp of linear algebra, statistics, and optimization. Nevertheless, all key concepts are introduced in each chapter, making the content self-contained and accessible to a broader audience.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Boris Belousov is a Ph.D. student at Technische Universität Darmstadt, Germany, advised by Prof. Jan Peters. He received his M.Sc. degree from the University of Erlangen-Nuremberg, Germany, in 2016, supported by a DAAD scholarship for academic excellence. Boris is now working toward combining optimal control and information theory with applications to robotics and reinforcement learning.
Hany Abdulsamad is a Ph.D. student at the TU Darmstadt, Germany. He graduated with a Master’s degree in Automation and Control from the faculty of Electrical Engineering and Information Technology at the TU Darmstadt. His research interests range from optimal control and trajectory optimization to reinforcement learning and robotics. Hany’s current research focuses on learning hierarchical structures for system identification and control.
After graduating with a Master’s degree in Autonomous Systems from the Technische Universität Darmstadt, Pascal Klink pursued his Ph.D. studies at the Intelligent Autonomous Systems Group of the TU Darmstadt, where he developed methods for reinforcement learning in unstructured, partially observable real-world environments. Currently, he is investigating curriculum learning methods and how to use them to facilitate learning in these environments.Simone Parisi joined Prof. Jan Peter’s Intelligent Autonomous System lab in October 2014 as a Ph.D. student. Before pursuing his Ph.D., Simone completed his M.Sc. in Computer Science Engineering at the Politecnico di Milano, Italy, and at the University of Queensland, Australia, under the supervision of Prof. Marcello Restelli and Dr. Matteo Pirotta. Simone is currently working to develop reinforcement learning algorithms that can achieve autonomous learning in real-world tasks with little to no human intervention. His research interests include, among others, reinforcement learning, robotics, dimensionality reduction, exploration, intrinsic motivation, and multi-objective optimization. He has collaborated with Prof. Emtiyaz Khan and Dr. Voot Tangkaratt of RIKEN AIP in Tokyo, and his work has been presented at universities and research institutes in the US, Germany, Japan, and Holland.
Jan Peters is a Full Professor of Intelligent Autonomous Systems at the Computer Science Department of the Technische Universität Darmstadt and an adjunct senior research scientist at the Max-Planck Institute for Intelligent Systems, where he heads the Robot Learning Group (combining the Empirical Inference and Autonomous Motion departments). Jan Peters has received numerous awards, most notably the Dick Volz Best US PhD Thesis Runner Up Award, the Robotics: Science & Systems - Early Career Spotlight Award, the IEEE Robotics & Automation Society’s Early Career Award, and the International Neural Networks Society’s Young Investigator Award.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Rarewaves.com UK
London, Regno Unito
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
Tariffe di spedizione da Regno Unito a U.S.A.
| Articolo | Da 60 a 60 giorni lavorativi | Da 60 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 75,73 | EUR 116,50 |
Metodi di pagamento
Informazioni sull’azienda del venditore
RAREWAVES.COM LIMITED
Elsley Court, 20-22 Great Titchfield Street
London, Regno Unito W1W 8BE
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 Rarewaves.com UK, Unit 144 The Lightbox, 111 Power Road, W4 5PY, London, London, 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
Please note that we do not offer Priority shipping to any country.
We currently do not ship to the below countries:
Russia
Belarus
Ukraine
Please do not attempt to place orders with any of these countries as a ship to address - they will be cancelled.