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Hierarchical Relative Entropy Policy Search : An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots - Christian Daniel
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Christian Daniel:

Hierarchical Relative Entropy Policy Search : An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots - Livres de poche

2014, ISBN: 3639475992

[EAN: 9783639475999], Neubuch, [PU: AV Akademikerverlag], nach der Bestellung gedruckt Neuware -Many real-world problems are inherently hierarchically structured. The use of this structur… Plus…

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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - Christian Daniel|Gerhard Neumann
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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - Livres de poche

2014, ISBN: 3639475992

[EAN: 9783639475999], Neubuch, [PU: AV Akademikerverlag], INFORMATIK EDV REINFORCEMENT LEARNING POLICY SEARCH HIERARCHICAL ROBOT, Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird n… Plus…

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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - Livres de poche

2014

ISBN: 3639475992

[EAN: 9783639475999], Neubuch, [PU: VDM Verlag Dr. Mueller Aktiengesellschaft & Co. KG], Print on Demand pp. 68 2:B&W 6 x 9 in or 229 x 152 mm Perfect Bound on Creme w/Gloss Lam, Books

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Hierarchical Relative Entropy Policy Search An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots - Daniel, Christian; Neumann, Gerhard
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Hierarchical Relative Entropy Policy Search An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots - nouveau livre

2014, ISBN: 3639475992

Kartoniert / Broschiert Informatik, mit Schutzumschlag 11, [PU:AV Akademikerverlag]

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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - Livres de poche

2014, ISBN: 9783639475999

Trade paperback, New., Trade paperback (US). Glued binding. 68 p., [PU: AV Akademikerverlag]

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Données bibliographiques du meilleur livre correspondant

Détails sur le livre
Hierarchical Relative Entropy Policy Search: An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots
Auteur:
Titre:
ISBN:

9783639475999


Many real-world problems are inherently hierarchically structured. The use of this structure in an agent’s policy may well be the key to improved scalability and higher performance on motor skill tasks. However, such hierarchical structures cannot be exploited by current policy search algorithms. We concentrate on a basic, but highly relevant hierarchy — the `mixed option’ policy. Here, a gating network first decides which of the options to execute and, subsequently, the option-policy determines the action. Using a hierarchical setup for our learning method allows us to learn not only one solution to a problem but many. We base our algorithm on a recently proposed information theoretic policy search method, which addresses the exploitation-exploration trade-off by limiting the loss of information between pol

Informations détaillées sur le livre - Hierarchical Relative Entropy Policy Search: An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots


EAN (ISBN-13): 9783639475999
ISBN (ISBN-10): 3639475992
Version reliée
Livre de poche
Date de parution: 2014
Editeur: AV Akademikerverlag

Livre dans la base de données depuis 2014-07-27T21:28:31+02:00 (Zurich)
Page de détail modifiée en dernier sur 2023-06-12T10:16:34+02:00 (Zurich)
ISBN/EAN: 9783639475999

ISBN - Autres types d'écriture:
3-639-47599-2, 978-3-639-47599-9
Autres types d'écriture et termes associés:
Auteur du livre: gerhard neumann, daniel, christian neumann
Titre du livre: space solution, real spaces, multimodal, entropy, gerhard, real robots

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