Continuous reinforcement learning with incremental Gaussian mixture models
A contribução original desta tese é um novo algoritmo que integra um aproximador de funções com alta eficiência amostral com aprendizagem por reforço em espaços de estados contínuos. A pesquisa completa inclui o desenvolvimento de um algoritmo online e incremental capaz de aprender por meio de uma ú...
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Others |
| Language: | English |
| Published: |
2017
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://hdl.handle.net/10183/157591 |
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