Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

Rollout sampling approximate policy iteration

Dimitrakakis Christos, Lagoudakis Michael

Απλή Εγγραφή


URIhttp://purl.tuc.gr/dl/dias/157117EC-5401-47A1-B453-9D39AAFFC2E2-
Αναγνωριστικόhttps://doi.org/10.1007/s10994-008-5069-3-
Γλώσσαen-
Μέγεθος14en
ΤίτλοςRollout sampling approximate policy iterationen
Δημιουργός Dimitrakakis Christosen
ΔημιουργόςLagoudakis Michaelen
ΔημιουργόςΛαγουδακης Μιχαηλel
ΕκδότηςSpringer Verlagen
ΠεριγραφήΔημοσίευση σε επιστημονικό περιοδικό el
ΠερίληψηSeveral researchers have recently investigated the connection between reinforcement learning and classification. We are motivated by proposals of approximate policy iteration schemes without value functions, which focus on policy representation using classifiers and address policy learning as a supervised learning problem. This paper proposes variants of an improved policy iteration scheme which addresses the core sampling problem in evaluating a policy through simulation as a multi-armed bandit machine. The resulting algorithm offers comparable performance to the previous algorithm achieved, however, with significantly less computational effort. An order of magnitude improvement is demonstrated experimentally in two standard reinforcement learning domains: inverted pendulum and mountain-car.en
ΤύποςPeer-Reviewed Journal Publicationen
ΤύποςΔημοσίευση σε Περιοδικό με Κριτέςel
Άδεια Χρήσηςhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/en
Ημερομηνία2015-10-27-
Ημερομηνία Δημοσίευσης2008-
Θεματική ΚατηγορίαReinforcement learning en
Θεματική ΚατηγορίαApproximate policy iteration en
Θεματική ΚατηγορίαRollouts en
Θεματική ΚατηγορίαBandit problemsen
Θεματική ΚατηγορίαClassificationen
Θεματική ΚατηγορίαSample complexityen
Βιβλιογραφική ΑναφοράC. Dimitrakakis and M. G. Lagoudakis "Rollout sampling approximate policy iteration," Machine Learning, vol. 72, no. 3, pp. 157-171, Sept. 2008. doi: 10.1007/s10994-008-5069-3en

Υπηρεσίες

Στατιστικά