Reinforcement Learning Algorithms: Analysis and Applications
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jan 2021, 2021
Serie: Libro 434 de 538 - Studies in Computational Intelligence
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AlemaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book reviews research developments in diverse areas of reinforcement learning such as model-free actor-critic methods, model-based learning and control, information geometry of policy searches, reward design, and exploration in biology and the behavioral sciences. Special emphasis is placed on advanced ideas, algorithms, methods, and applications. The contributed papers gathered here grew out of a lecture course on reinforcement learning held by Prof. Jan Peters in the winter semester 2018/2019 at Technische Universität Darmstadt. The book is intended for reinforcement learning students and researchers with a firm grasp of linear algebra, statistics, and optimization. Nevertheless, all key concepts are introduced in each chapter, making the content self-contained and accessible to a broader audience. 216 pp. Englisch.
N° de ref. del artículo 9783030411879
- Título
- Reinforcement Learning Algorithms: Analysis and Applications
- Autor
- Boris Belousov
- Editorial
- Springer International Publishing, Springer Nature Switzerland Jan 2021
- Año de publicación
- 2021
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3030411877
- ISBN 13
- 9783030411879
- Peso del artículo
- 494 gramos
- Dimensiones
- 241x160x18 mm
- Serie
- Libro 434 de 538: Studies in Computational Intelligence
This book reviews research developments in diverse areas of reinforcement learning such as model-free actor-critic methods, model-based learning and control, information geometry of policy searches, reward design, and exploration in biology and the behavioral sciences. Special emphasis is placed on advanced ideas, algorithms, methods, and applications.
The contributed papers gathered here grew out of a lecture course on reinforcement learning held by Prof. Jan Peters in the winter semester 2018/2019 at Technische Universität Darmstadt.
The book is intended for reinforcement learning students and researchers with a firm grasp of linear algebra, statistics, and optimization. Nevertheless, all key concepts are introduced in each chapter, making the content self-contained and accessible to a broader audience.
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Acerca del autor
Boris Belousov is a Ph.D. student at Technische Universität Darmstadt, Germany, advised by Prof. Jan Peters. He received his M.Sc. degree from the University of Erlangen-Nuremberg, Germany, in 2016, supported by a DAAD scholarship for academic excellence. Boris is now working toward combining optimal control and information theory with applications to robotics and reinforcement learning.
Hany Abdulsamad is a Ph.D. student at the TU Darmstadt, Germany. He graduated with a Master’s degree in Automation and Control from the faculty of Electrical Engineering and Information Technology at the TU Darmstadt. His research interests range from optimal control and trajectory optimization to reinforcement learning and robotics. Hany’s current research focuses on learning hierarchical structures for system identification and control.
After graduating with a Master’s degree in Autonomous Systems from the Technische Universität Darmstadt, Pascal Klink pursued his Ph.D. studies at the Intelligent Autonomous Systems Group of the TU Darmstadt, where he developed methods for reinforcement learning in unstructured, partially observable real-world environments. Currently, he is investigating curriculum learning methods and how to use them to facilitate learning in these environments.Simone Parisi joined Prof. Jan Peter’s Intelligent Autonomous System lab in October 2014 as a Ph.D. student. Before pursuing his Ph.D., Simone completed his M.Sc. in Computer Science Engineering at the Politecnico di Milano, Italy, and at the University of Queensland, Australia, under the supervision of Prof. Marcello Restelli and Dr. Matteo Pirotta. Simone is currently working to develop reinforcement learning algorithms that can achieve autonomous learning in real-world tasks with little to no human intervention. His research interests include, among others, reinforcement learning, robotics, dimensionality reduction, exploration, intrinsic motivation, and multi-objective optimization. He has collaborated with Prof. Emtiyaz Khan and Dr. Voot Tangkaratt of RIKEN AIP in Tokyo, and his work has been presented at universities and research institutes in the US, Germany, Japan, and Holland.
Jan Peters is a Full Professor of Intelligent Autonomous Systems at the Computer Science Department of the Technische Universität Darmstadt and an adjunct senior research scientist at the Max-Planck Institute for Intelligent Systems, where he heads the Robot Learning Group (combining the Empirical Inference and Autonomous Motion departments). Jan Peters has received numerous awards, most notably the Dick Volz Best US PhD Thesis Runner Up Award, the Robotics: Science & Systems - Early Career Spotlight Award, the IEEE Robotics & Automation Society’s Early Career Award, and the International Neural Networks Society’s Young Investigator Award.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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