Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning Series)

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9780262193986: Reinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning Series)
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Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning.

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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editorial: MIT Press Ltd
ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
Nuevos Tapa dura Cantidad: 17
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(Southport, Reino Unido)
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Descripción MIT Press Ltd. Hardback. Estado de conservación: new. BRAND NEW, Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton, Andrew G. Barto, Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning. Nº de ref. de la librería B9780262193986

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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editorial: MIT Press Ltd, United States (1998)
ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
Nuevos Tapa dura Cantidad: 10
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 1998. Hardback. Estado de conservación: New. 232 x 182 mm. Language: English . Brand New Book. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field s intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning. Nº de ref. de la librería AAZ9780262193986

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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editorial: MIT Press 1998-05-08 (1998)
ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
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Descripción MIT Press Ltd, United States, 1998. Hardback. Estado de conservación: New. 232 x 182 mm. Language: English . Brand New Book. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives when interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field s intellectual foundations to the most recent developments and applications. The only necessary mathematical background is familiarity with elementary concepts of probability. The book is divided into three parts. Part I defines the reinforcement learning problem in terms of Markov decision processes. Part II provides basic solution methods: dynamic programming, Monte Carlo methods, and temporal-difference learning. Part III presents a unified view of the solution methods and incorporates artificial neural networks, eligibility traces, and planning; the two final chapters present case studies and consider the future of reinforcement learning. Nº de ref. de la librería AAZ9780262193986

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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editorial: MIT Press (1998)
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Editorial: MIT Press Ltd 1998-05-08, Cambridge, Mass. (1998)
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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editorial: MIT Press Ltd (1998)
ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
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Descripción MIT Press Ltd, 1998. Estado de conservación: New. 1998. Hardcover. Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the key ideas and algorithms of reinforcement learning. Their discussion ranges from the history of the field's intellectual foundations to the most recent developments and applications. Series: Adaptive Computation and Machine Learning Series. Num Pages: 344 pages, 108. BIC Classification: UYQM; UYQN. Category: (P) Professional & Vocational; (UP) Postgraduate, Research & Scholarly; (UU) Undergraduate. Dimension: 236 x 184 x 25. Weight in Grams: 804. . . . . . . Nº de ref. de la librería V9780262193986

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Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G.
Editorial: MIT Press (1998)
ISBN 10: 0262193981 ISBN 13: 9780262193986
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Descripción MIT Press, 1998. Hardcover. Estado de conservación: New. Brand New Book. Shipping: Once your order has been confirmed and payment received, your order will then be processed. The book will be located by our staff, packaged and despatched to you as quickly as possible. From time to time, items get mislaid en route. If your item fails to arrive, please contact us first. We will endeavour to trace the item for you and where necessary, replace or refund the item. Please do not leave negative feedback without contacting us first. All orders will be dispatched within two working days. If you have any quesions please contact us. Nº de ref. de la librería V9780262193986

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