Reinforcement Learning : An Introduction /
Contiene: I. El problema: 1) Introducción; 2) Retroaliemntación evaluativa; 3) El problema del aprendizaje por refuerzo. II. Métodos de solución elementales: 4) Programación dinámica; 5) Método de Montecarlo; 6) Aprendizaje temporal-diferencia. III. Vista unificada: 7) Rastros de elegibilidad; 8) Ge...
Furkejuvvon:
| Váldodahkki: | |
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| Eará dahkkit: | |
| Materiálatiipa: | Girji |
| Giella: | eaŋgalasgiella |
| Almmustuhtton: |
Cambridge, EUA :
Massachusetts Institute of Technology,
1998, c1998
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| Ráidu: | (Adaptative Computation and Machine Learning)
(A Bradford Book) |
| Fáttát: | |
| Fáddágilkorat: |
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
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| Čoahkkáigeassu: | Contiene: I. El problema: 1) Introducción; 2) Retroaliemntación evaluativa; 3) El problema del aprendizaje por refuerzo. II. Métodos de solución elementales: 4) Programación dinámica; 5) Método de Montecarlo; 6) Aprendizaje temporal-diferencia. III. Vista unificada: 7) Rastros de elegibilidad; 8) Generalización y función de aproximación; 9) Planificación y aprendizaje; 10) Dimensiones del aprendizaje por refuerzo. |
|---|---|
| Álbmot: | Peticiones 2016 Juan Diego Sánchez Torres |
| ISBN: | 978-0-262-19398-6 |