Policy gradient in Lipschitz Markov Decision Processes

This paper is about the exploitation of Lipschitz continuity properties for Markov Decision Processes to safely speed up policy-gradient algorithms. Starting from assumptions about the Lipschitz continuity of the state-transition model, the reward function, and the policies considered in the learnin...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Machine learning Jg. 100; H. 2-3; S. 255 - 283
Hauptverfasser: Pirotta, Matteo, Restelli, Marcello, Bascetta, Luca
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.09.2015
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0885-6125, 1573-0565
Online-Zugang:Volltext
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