Policy Gradient Algorithms with Monte Carlo Tree Learning for Non-Markov Decision Processes

Autor: Morimura, Tetsuro, Ota, Kazuhiro, Abe, Kenshi, Zhang, Peinan

Policy gradient (PG) is a reinforcement learning (RL) approach that optimizes a parameterized policy model for an expected return using gradient ascent. While PG can work well even in non-Markovian environments, it may encounter plateaus or peakiness

Externí odkaz: http://arxiv.org/abs/2206.01011

Widespread use of proton pump inhibitors or potassium-competitive acid blocker has changed the status of gastrointestinal bleeding in patients with ischemic heart disease: real-world data from high volume centers.

Autor: Sasaki, Shun¹ (AUTHOR), Ota, Kazuhiro¹ (AUTHOR) clash_kaz@yahoo.co.jp, Sanomura, Makoto² (AUTHOR), Mori, Yosuke¹ (AUTHOR), Tanaka, Hironori¹ (AUTHOR), Hakoda, Akitoshi¹ (AUTHOR), Sugawara, Noriaki¹ (AUTHOR), Iwatsubo, Taro¹ (AUTHOR), Hirata, Yuki¹ (AUTHOR), Kakimoto, Kazuki¹ (AUTHOR), Morita, Hideaki³ (AUTHOR), Nagamatsu, Wataru⁴ (AUTHOR), Hoshiga, Masaaki³ (AUTHOR), Takeuchi, Toshihisa¹ (AUTHOR), Higuchi, Kazuhide¹ (AUTHOR), Nishikawa, Hiroki¹ (AUTHOR)

Publikováno v: BMC Gastroenterology. 5/21/2024, Vol. 24 Issue 1, p1-10. 10p.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.