Reinforcement Learning and Dynamic Programming Using Function Approximators Approximator
187,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
29.04.2010
Abbildungen
schwarz-weiss Illustrationen, Tabellen, schwarz-weiss
Verlag
Taylor & FrancisSeitenzahl
280
Maße (L/B/H)
24/16,1/2 cm
Gewicht
521 g
Sprache
Englisch
ISBN
978-1-4398-2108-4
While Dynamic Programming (DP) has helped solve control problems involving dynamic systems, its value was limited by algorithms that lacked practical scale-up capacity. In recent years, developments in Reinforcement Learning (RL), DP's model-free counterpart, has changed this. Focusing on continuous-variable problems, this unparalleled work provides an introduction to classical RL and DP, followed by a presentation of current methods in RL and DP with approximation. Combining algorithm development with theoretical guarantees, it offers illustrative examples that readers will be able to adapt to their own work.
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