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Recent advances in reinforcement learning
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1.
United We Stand: Population Based Methods for Solving Unknown POMDPs
机译:
团结一致:解决未知POMDP的基于人群的方法
作者:
Noel Welsh
;
Jeremy Wyatt
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
2.
New Error Bounds for Approximations from Projected Linear Equations
机译:
投影线性方程近似的新误差界
作者:
Huizhen Yu
;
Dimitri P. Bertsekas
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
3.
Exploiting Additive Structure in Factored MDPs for Reinforcement Learning
机译:
在因式MDP中利用加性结构进行强化学习
作者:
Thomas Degris
;
Olivier Sigaud
;
Pierre-Henri Wuillemin
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
4.
Tile Coding Based on Hyperplane Tiles
机译:
基于超平面图块的图块编码
作者:
Daniele Loiacono
;
Pier Luca Lanzi
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
5.
Use of Reinforcement Learning in Two Real Applications
机译:
强化学习在两个实际应用中的使用
作者:
Jose D. Martin-Guerrero
;
Emilio Soria-Olivas
;
Marcelino Martinez-Sober
;
Antonio J. Serrrano-Lopez
;
Rafael Magdalena-Benedito
;
Juan Gomez-Sanchis
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
6.
Applications of Reinforcement Learning to Structured Prediction
机译:
强化学习在结构化预测中的应用
作者:
Francis Maes
;
Ludovic Denoyer
;
Patrick Gallinari
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
7.
Policy Learning - A Unified Perspective with Applications in Robotics
机译:
策略学习-机器人应用中的统一视角
作者:
Jan Peters
;
Jens Kober
;
Duy Nguyen-Tuong
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
8.
A Near Optimal Policy for Channel Allocation in Cognitive Radio
机译:
认知无线电中信道分配的近最优策略
作者:
Sarah Filippi
;
Olivier Cappe
;
Fabrice Clerot
;
Eric Moulines
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
9.
Evaluation of Batch-Mode Reinforcement Learning Methods for Solving DEC-MDPs with Changing Action Sets
机译:
批处理模式强化学习方法的评估,以解决具有变化的动作集的DEC-MDP
作者:
Thomas Gabel
;
Martin Riedmiller
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
10.
Basis Expansion in Natural Actor Critic Methods
机译:
自然演员批评方法的基础扩展
作者:
Sertan Girgin
;
Philippe Preux
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
11.
Variable Metric Reinforcement Learning Methods Applied to the Noisy Mountain Car Problem
机译:
可变度量增强学习方法在嘈杂山地车问题中的应用
作者:
Verena Heidrich-Meisner
;
Christian Igel
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
12.
Optimistic Planning of Deterministic Systems
机译:
确定性系统的乐观规划
作者:
Jean-Francois Hren
;
Remi Munos
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
13.
Policy Iteration for Learning an Exercise Policy for American Options
机译:
学习美国期权行权政策的政策迭代
作者:
Yuxi Li
;
Dale Schuurmans
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
14.
Markov Decision Processes with Arbitrary Reward Processes
机译:
具有任意奖励过程的马尔可夫决策过程
作者:
Jia Yuan Yu
;
Shie Mannor
;
Nahum Shimkin
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
15.
Lazy Planning under Uncertainty by Optimizing Decisions on an Ensemble of Incomplete Disturbance Trees
机译:
通过优化不完整扰动树集合上的决策来确定不确定性下的惰性规划
作者:
Boris Defourny
;
Damien Ernst
;
Louis Wehenkel
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
关键词:
stochastic dynamic programming;
ensemble methods;
16.
Probabilistic Inference for Fast Learning in Control
机译:
控制中快速学习的概率推理
作者:
Carl Edward Rasmussen
;
Marc Peter Deisenroth
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
17.
Algorithms and Bounds for Rollout Sampling Approximate Policy Iteration
机译:
推出采样近似策略迭代的算法和界限
作者:
Christos Dimitrakakis
;
Michail G. Lagoudakis
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
18.
Efficient Reinforcement Learning in Parameterized Models: Discrete Parameter Case
机译:
参数化模型中的有效强化学习:离散参数案例
作者:
Kirill Dyagilev
;
Shie Mannor
;
Nahum Shimkin
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
19.
Regularized Fitted Q-Iteration: Application to Planning
机译:
正则拟合Q迭代:在规划中的应用
作者:
Amir massoud Farahmand
;
Mohammad Ghavamzadeh
;
Csaba Szepesvari
;
Shie Mannor
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
20.
Bayesian Reward Filtering
机译:
贝叶斯奖励过滤
作者:
Matthieu Geist
;
Olivier Pietquin
;
Gabriel Fricout
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
关键词:
reinforcement learning;
function approximation;
bayesian filtering;
21.
Reinforcement Learning with the Use of Costly Features
机译:
通过使用昂贵的功能进行强化学习
作者:
Robby Goetschalckx
;
Scott Sanner
;
Kurt Driessens
会议名称:
《Recent advances in reinforcement learning》
|
2008年
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