Reinforcement learning algorithms: A brief survey

•RL can be used to solve problems involving sequential decision-making.•RL is based on trial-and-error learning through rewards and punishments.•The ultimate goal of an RL agent is to maximize cumulative reward.•RL agent tries to learn the optimal value and policy functions.•DNN-based function appro...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Expert systems with applications Ročník 231; s. 120495
Hlavní autoři:	Shakya, Ashish Kumar, Pillai, Gopinatha, Chakrabarty, Sohom
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier Ltd 30.11.2023
Témata:	Deep Reinforcement Learning (DRL) Function approximation Reinforcement learning Stochastic optimal control Deep Reinforcement Learning (DRL) Function approximation Stochastic optimal control Reinforcement learning
ISSN:	0957-4174, 1873-6793
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!