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From Shortest Paths to Reinforcement Learning : A MATLAB-Based Tutorial on Dynamic Programming /

Contenido: 1. El principio de la programación dinámica; 2. Implementación de la programación dinámica; 3. Modelado para la programación dinámica; 4. Programación dinámica numérica para estados discretos; 5. Programación dinámica aproximada y aprendizaje de refuerzo para estados discretos; 6. Program...

Olles dieđut

Furkejuvvon:
Váldodahkki: Brandimarte, Paolo (autor)
Materiálatiipa: Girji
Giella:eaŋgalasgiella
Almmustuhtton: Cham, Suiza : Springer, 2021, c2021
Ráidu:(EURO Advanced Tutorials on Operational Research)
Fáttát:
Aprendizaje Automático (Inteligencia Artificial) - > Tema Principal
Inteligencia Artificial
Programación Dinámica - > Tema Principal
Paquetes (Software)
Programación (Matemáticas)
Aproximación (Matemáticas)
Ingeniería Computacional
Liŋkkat:Ver documento en línea
Fáddágilkorat: Lasit fáddágilkoriid
Eai fáddágilkorat, Lasit vuosttaš fáddágilkora!
Čoahkkáigeassu:Contenido: 1. El principio de la programación dinámica; 2. Implementación de la programación dinámica; 3. Modelado para la programación dinámica; 4. Programación dinámica numérica para estados discretos; 5. Programación dinámica aproximada y aprendizaje de refuerzo para estados discretos; 6. Programación dinámica numérica para estados continuos; 7. Programación dinámica aproximada y aprendizaje de refuerzo para estados continuos.
Olgguldas hápmi:1 libro electrónico en línea (XI, 207 p.)
1 recurso en línea
Álbmot:Peticiones 2021
ISBN:978-3-030-61867-4
Beassan:Licencias ilimitadas

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