Efficient reinforcement learning using Gaussian processes

205 Seiten, Taschenbuch
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Reihe Karlsruhe series on intelligent sensor-actuator-systems
Themen Mathematik und Naturwissenschaften Naturwissenschaften, allgemein
ISBN 9783866445697
Sprache Englisch
Erscheinungsdatum 22.11.2010
Größe 21 x 14.8 cm
Verlag KIT Scientific Publishing
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Kurzbeschreibung des Verlags

This book examines Gaussian processes in both model-based reinforcement learning (RL) and inference in nonlinear dynamic systems. First, we introduce PILCO, a fully Bayesian approach for efficient RL in continuous-valued state and action spaces when no expert knowledge is available. PILCO takes model uncertainties consistently into account during long-term planning to reduce model bias. Second, we propose principled algorithms for robust filtering and smoothing in GP dynamic systems.

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Reihe Karlsruhe series on intelligent sensor-actuator-systems
Themen Mathematik und Naturwissenschaften Naturwissenschaften, allgemein
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