Abstraction in Reinforcement Learning, Fachbücher von Sertan Girgin
"Abstraction in Reinforcement Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen des Reinforcement Learning besch... Mehr erfahren
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Produktdetails
"Abstraction in Reinforcement Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit den Herausforderungen des Reinforcement Learning beschäftigt, einem Bereich der künstlichen Intelligenz, in dem Agenten durch Interaktionen mit dynamischen Umgebungen lernen. Das Buch thematisiert die Problematik, dass Agenten oft subtasks in verschiedenen Regionen des Zustandsraums unabhängig voneinander erlernen müssen, was die Effizienz des Lernprozesses beeinträchtigt. Um diese Herausforderung zu adressieren, werden zwei innovative Ansätze vorgestellt, die es ermöglichen, Verbindungen zwischen unterschiedlichen Regionen des Suchraums herzustellen. Der erste Ansatz fokussiert sich auf die effiziente Entdeckung von Abstraktionen in Form von bedingt terminierenden Sequenzen, die kompakt als Baumstruktur dargestellt werden. Der zweite Ansatz definiert eine Ähnlichkeitsfunktion zwischen Zuständen, die es ermöglicht, Erfahrungen aus dem Lernen auf ähnliche Zustände zu übertragen. Die empirische Wirksamkeit beider Ansätze wird in verschiedenen Anwendungsbereichen demonstriert, was das Buch zu einer wertvollen Ressource für Fachleute und Studierende im Bereich der künstlichen Intelligenz macht.
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