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1
Algorithms for Reinforcement Learning
Morgan & Claypool Publishers
Csaba Szepesvari
function
policy
algorithm
approximation
methods
algorithms
reinforcement
ϕ
optimal
mdp
reward
functions
linear
method
iteration
step
vector
fixed
gradient
mdps
programming
stochastic
lstd
dynamic
update
decision
conference
greedy
sample
sutton
defined
bertsekas
convergence
finite
parameter
policies
editors
markov
approximate
θt
probability
spaces
szepesvári
underlying
π0
parameters
proceedings
stationary
δt
assume
Année:
2009
Langue:
english
Fichier:
PDF, 1.88 MB
Vos balises:
0
/
3.0
english, 2009
2
Algorithms for Reinforcement Learning
Morgan & Claypool Publishers
Csaba Szepesvari
function
policy
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approximation
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algorithms
reinforcement
ϕ
optimal
mdp
reward
functions
linear
method
iteration
step
vector
fixed
gradient
mdps
programming
stochastic
lstd
dynamic
update
decision
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greedy
sample
sutton
defined
bertsekas
convergence
finite
parameter
policies
editors
markov
approximate
θt
probability
spaces
szepesvári
underlying
π0
parameters
proceedings
stationary
δt
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Année:
2009
Langue:
english
Fichier:
PDF, 1.59 MB
Vos balises:
0
/
0
english, 2009
3
Performance of Nonlinear Approximate Adaptive Controllers 0471498092
Wiley
Mark French
,
Csaba Szepesvári
,
Eric Rogers
adaptive
approximate
controllers
csaba
eric
nonlinear
rogers
szepesvári
Année:
2003
Langue:
english
Fichier:
PDF, 18.78 MB
Vos balises:
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/
0
english, 2003
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