Algorithms for Reinforcement Learning

Csaba Szepesvári

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Sprache: Englisch

Verlag: Springer International Publishing AG, CH, 2010

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Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration.…

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9783031004230

Titel
Algorithms for Reinforcement Learning
Autor
Csaba Szepesvári
Verlag
Springer International Publishing AG, CH
Erscheinungsjahr
2010
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
303100423X
ISBN-13
9783031004230
Auflage
1st.
Abmessungen
19.1 x 0.61 x 23.5 cm

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