Design of Experiments for Reinforcement Learning - Springer Theses - Christopher Gatti - 書籍 - Springer International Publishing AG - 9783319121963 - 2014年12月8日
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Christopher Gatti
Design of Experiments for Reinforcement Learning - Springer Theses 2015 edition

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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.

191 pages, 21 black & white illustrations, 25 colour illustrations, 31 black & white tables, biograp

メディア 書籍     Hardcover Book   (ハードカバー付きの本)
リリース済み 2014年12月8日
ISBN13 9783319121963
出版社 Springer International Publishing AG
ページ数 191
寸法 155 × 235 × 13 mm   ·   467 g
言語 英語  

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