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Produktbild: Design of Experiments for Reinforcement Learning

Design of Experiments for Reinforcement Learning

Aus der Reihe Springer Theses

Fr. 125.90

inkl. gesetzl. MwSt.

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

Kopierschutz

Nein

Family Sharing

Nein

Text-to-Speech

Nein

Erscheinungsdatum

22.11.2014

Verlag

Springer

Seitenzahl

191 (Printausgabe)

Dateigröße

6030 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783319121970

Beschreibung

Produktdetails

Format

PDF

eBooks im PDF-Format haben eine festgelegte Seitengröße und eignen sich daher nur bedingt zum Lesen auf einem tolino eReader oder Smartphone. Für den vollen Lesegenuss empfehlen wir Ihnen bei PDF-eBooks die Verwendung eines Tablets oder Computers.

Kopierschutz

Nein

Dieses eBook können Sie uneingeschränkt auf allen Geräten der tolino Familie, allen sonstigen eReadern und am PC lesen. Das eBook ist nicht kopiergeschützt und kann ein personalisiertes Wasserzeichen enthalten. Weitere Hinweise zum Lesen von eBooks mit einem personalisierten Wasserzeichen finden Sie unter Hilfe/Downloads.

Family Sharing

Nein

Mit Family Sharing können Sie eBooks innerhalb Ihrer Familie (max. sechs Mitglieder im gleichen Haushalt) teilen. Sie entscheiden selbst, welches Buch Sie mit welchem Familienmitglied teilen möchten. Auch das parallele Lesen durch verschiedene Familienmitglieder ist durch Family Sharing möglich. Um eBooks zu teilen oder geteilt zu bekommen, muss jedes Familienmitglied ein Konto bei Thalia oder einem anderen tolino-Buchhändler haben. Weitere Informationen finden Sie unter Hilfe/Family-Sharing.

Text-to-Speech

Nein

Bedeutet Ihnen Stimme mehr als Text? Mit der Funktion Text-to-Speech können Sie sich im tolino webReader und in der aktuellen Thalia – Lesen & Hören App das eBook vorlesen lassen. Weitere Informationen finden Sie unter Hilfe/Text-to-Speech.

Barrierefreiheit
  • keine Information zur Barrierefreiheit bekannt

Erscheinungsdatum

22.11.2014

Verlag

Springer

Seitenzahl

191 (Printausgabe)

Dateigröße

6030 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783319121970

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  • Produktbild: Design of Experiments for Reinforcement Learning
  • GLOSSARY
    ACKNOWLEDGMENT
    FOREWARD
    1. INTRODUCTION 2. REINFORCEMENT LEARNING
    2.1 Applications of reinforcement learning 2.1.1 Benchmark problems
    2.1.2 Games
    2.1.3 Real-world applications
    2.1.4 Generalized domains
    2.2 Components of reinforcement learning
    2.2.1 Domains
    2.2.2 Representations
    2.2.3 Learning algorithms 2.3 Heuristics and performance effectors 3. DESIGN OF EXPERIMENTS 3.1 Classical design of experiments
    3.2 Contemporary design of experiments
    3.3 Design of experiments for empirical algorithm analysis 4. METHODOLOGY 4.1 Sequential CART
    4.1.1 CART modeling 4.1.2 Sequential CART modeling
    4.1.3 Analysis of sequential CART 4.1.4 Empirical convergence criteria 4.1.5 Example: 2-D 6-hump camelback function
    4.2 Kriging metamodeling 4.2.1 Kriging 4.2.2 Deterministic kriging
    4.2.3 Stochastic kriging 4.2.4 Covariance function 4.2.5 Implementation 4.2.6 Analysis of kriging metamodels
    5. THE MOUNTAIN CAR PROBLEM 5.1 Reinforcement learning implementation 5.2 Sequential CART
    5.3 Response surface metamodeling
    5.4 Discussion 6. THE TRUCK BACKER-UPPER PROBLEM
    6.1 Reinforcement learning implementation
    6.2 Sequential CART 6.3 Response surface metamodeling
    6.4 Discussion 7. THE TANDEM TRUCK BACKER-UPPER PROBLEM 7.1 Reinforcement learning implementation
    7.2 Sequential CART 7.3 Discussion 8. DISCUSSION 8.1 Reinforcement learning
    8.2 Experimentation 8.3 Innovations 8.4 Future work APPENDICES
    A. Parameter effects in the game of Chung Toi
    B. Design of experiments for the mountain car problem C. Supporting tables