Kernel-Based Reinforcement Learning

We present a kernel-based approach to reinforcement learning that overcomes the stability problems of temporal-difference learning in continuous state-spaces. First, our algorithm converges to a unique solution of an approximate Bellman's equation regardless of its initialization values. Second...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Machine learning Ročník 49; číslo 2-3; s. 161 - 178
Hlavní autoři:	Ormoneit, Dirk, Sen, Śaunak
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Dordrecht Springer Nature B.V 01.11.2002
Témata:	Mathematical models Studies
ISSN:	0885-6125, 1573-0565
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!