Reinforcement Learning with History Lists, Fachbücher von Stephan Timmer

"Reinforcement Learning with History Lists" von Stephan Timmer bietet eine umfassende Analyse und einen innovativen Ansatz zur Lösung von Partially Observable Markov Decision Processes (POMDPs). Das Buch stellt ein allgemeines Rahmenwerk vor, das Unsicherheiten in Lernumgebungen modelliert und sich auf die Entwicklung von Strategien konzentriert, die es einem Lernagenten ermöglichen, optimal in verschiedenen Zuständen zu handeln, während er nur begrenzte Informationen über diese Zustände erhält. Timmer schlägt einen Algorithmus vor, der auf kurzfristiger Gedächtnisnutzung basiert, was eine praktikable Alternative zu den rechenintensiven belief states darstellt. Diese Methode erfordert kein Vorwissen über das Lernproblem und ist in der Lage, auch grosse Markov Decision Processes (MDPs) mit kontinuierlichen, mehrdimensionalen Zustandsräumen zu lösen. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende, die sich mit den Herausforderungen und Lösungen im Bereich des Reinforcement Learning auseinandersetzen möchten.