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Design of Experiments for Reinforcement Learning



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Éditeur :

Springer


Collection :

Springer Theses

Paru le : 2014-11-22



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Description
This thesis takes an empirical approach to understanding of the behavior and interactions between the two main components of reinforcement learning: the learning algorithm and the functional representation of learned knowledge. The author approaches these entities using design of experiments not commonly employed to study machine learning methods. The results outlined in this work provide insight as to what enables and what has an effect on successful reinforcement learning implementations so that this learning method can be applied to more challenging problems.
Pages
191 pages
Collection
Springer Theses
Parution
2014-11-22
Marque
Springer
EAN papier
9783319121963
EAN EPUB
9783319121970
Informations sur l'ebook
Nombre pages copiables
1
Nombre pages imprimables
19
Taille du fichier
2898 Ko
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Prix
94,94 €

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