Residual Sarsa algorithm with function approximation

In this work, we proposed an efficient algorithm named the residual Sarsa algorithm with function approximation (FARS) to improve the performance of the traditional Sarsa algorithm, and we use the gradient-descent method to update the function parameter vector. In the learning process, the Bellman r...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Cluster computing Ročník 22; číslo Suppl 1; s. 795 - 807
Hlavní autoři:	Qiming, Fu, Wen, Hu, Quan, Liu, Heng, Luo, Lingyao, Hu, Jianping, Chen
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.01.2019 Springer Nature B.V
Témata:	Algorithms Approximation Computer Communication Networks Computer Science Convergence Distance learning Fuzzy logic Machine learning Mathematical analysis Operating Systems Performance enhancement Processor Architectures Sarsa algorithm Gradient descent Function approximation Bellman residual Reinforcement learning
ISSN:	1386-7857, 1573-7543
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!