Над 4 милиона заглавия на английски и други езици! Открийте новата си история още днес! Безплатна доставка за поръчки над 69.99€

Проверка на състоянието на поръчката

Станете част от общност от любители на книгите от цял свят и получавате много предимства. Създай на безплатен акаунт

Безплатна доставка със Еконт над 69.99 €

Куриер Speedy 3.49 € Пункт на Speedy 3.49 € ЕКОНТ 3.99 € Еконтомат/Офис на Еконт 3.99 € Ekont Box 3.99 € Sameday 3.99 € Sameday box 3.99 € Box Now 3.99 €

Контакт

Как се пазарува?

Помощ

Моят акаунт

▸ Празна :-(

Adaptive Representations for Reinforcement Learning

Name: Adaptive Representations for Reinforcement Learning
Brand: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
SKU: 01656109
Price: 108.56 EUR
Availability: InStock
Author: Shimon Whiteson
ISBN: 9783642139314

Shimon Whiteson

Език

Английски език

Книга С твърди корици

Код Либристо: 01656109

Издателство Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, октомври 2010

This book presents the main results new algorithms for reinforcement learning, a form of machine lea... Цялото описание

Код Либристо: 01656109

263 b

108.56 €

212.32 лв

Външен склад Изпращаме след 10-13 дни

30 дни за връщане на стоката

Клиентите са закупили също

Vacker var han, utav bord: Sixten Sparre, mannen som mordade Elvira Madigan Lindhe

MP3

6.67 € 13.04 лв

Beschäftigungsförderung. Willi Weiblen

С меки корици

78.20 € 152.94 лв

Catweazle 4K, 1 UHD-Blu-ray + 1 Blu-ray Sven Unterwaldt

Blu-ray

38.42 € 75.15 лв

CUATRO VILLANCICOS (PARTITURAS) ARANAZ

Книга

15.41 € 30.13 лв

Matsuo Bashô - Le maître du haïku NAHO MIZUKI

С твърди корици

21.51 € 42.07 лв

List do Ronaldo Onichimowska Anna

С твърди корици

4.44 € 8.69 лв

Pompage optique de l'hélium-3 à forte pression et à 1.5 Tesla Marie Abboud

С меки корици

65.94 € 128.97 лв

El legado de la serpiente JESSICA CORNWELL

С меки корици

8.32 € 16.28 лв

Le Patriotisme Castara-I-S

С меки корици

12.72 € 24.87 лв

This book presents the main results new algorithms for reinforcement learning, a form of machine learning in which an autonomous agent seeks an effective control policy for tackling a sequential decision task. Unlike in supervised learning, the agent never sees examples of correct or incorrect behavior but receives only a reward signal as feedback. This book also introduces a novel method for devising input representations. In particular, it presents a way to find a minimal set of features sufficient to describe the agent s current state, a challenge known as the feature selection problem. In addition to introducing these new methods, this book presents extensive empirical results in multiple domains demonstrating that these techniques can substantially§improve performance over methods with manual representations.