Zobrazeno 1 - 10
of 84
pro vyhledávání: '"Botto, Miguel Ayala"'
This paper evaluates adaptive Q-learning (AQL) and single-partition adaptive Q-learning (SPAQL), two algorithms for efficient model-free episodic reinforcement learning (RL), in two classical control problems (Pendulum and Cartpole). AQL adaptively p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.02141
This paper introduces single-partition adaptive Q-learning (SPAQL), an algorithm for model-free episodic reinforcement learning (RL), which adaptively partitions the state-action space of a Markov decision process (MDP), while simultaneously learning
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2007.06741
Publikováno v:
In Robotics and Autonomous Systems September 2023 167
Publikováno v:
In Expert Systems With Applications 1 October 2022 203
Publikováno v:
In IFAC PapersOnLine 2020 53(2):10855-10860
Publikováno v:
In Control Engineering Practice September 2019 90:133-147
Publikováno v:
In IFAC PapersOnLine 2018 51(29):341-347
Publikováno v:
Robotics; Dec2023, Vol. 12 Issue 6, p170, 18p
Publikováno v:
In Control Engineering Practice October 2014 31:92-106
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.