Exploración dirigida por el objetivo en Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelo para ambientes no estacionarios

El Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelo (ARBM) es una extensión al Aprendizaje por Refuerzo tradicional en la que el agente aprende una política (comportamiento), y en forma simultánea aprende un modelo de su ambiente. Distintos estudios han mostrado la superioridad de los métodos de ARBM sobre...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Errecalde, Marcelo Luis, Muchut, Alfredo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2001
Materias:
Ciencias Informáticas
ARBM (Aprendizaje por Refuerzo Basado en Modelo)
Intelligent agents
Learning
aprendizaje por refuerzo
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
modelos
arquitectura Dyna
heurística
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23400
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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