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  Prediction-Directed Compression of POMDPs

Boularias, A., Izadi, M., & Chaib-Draa, B. (2008). Prediction-Directed Compression of POMDPs. Proceedings of the Seventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2008), 99-105.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Boularias, A1, Autor           
Izadi, M, Autor
Chaib-Draa, B, Autor
Wani, Herausgeber
A., M., Herausgeber
Chen, X.-W., Herausgeber
Casasent, D., Herausgeber
Kurgan, L. A., Herausgeber
Hu, T., Herausgeber
Hafeez, K., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: High dimensionality of belief space in partially observable Markov decision processes (POMDPs) is one of the major causes that severely restricts the applicability of this model. Previous studies have demonstrated that the dimensionality of a POMDP can eventually be reduced by transforming it into an equivalent predictive state representation (PSR). In this paper, we address the problem of finding an approximate and compact PSR model corresponding to a given POMDP model. We formulate this problem in an optimization framework. Our algorithm tries to minimize the potential error that missing some core tests may cause. We also present an empirical evaluation on benchmark problems, illustrating the performance of this approach.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2008-12
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: URI: http://www.icmla-conference.org/icmla08/
DOI: 10.1109/ICMLA.2008.115
BibTex Citekey: 6829
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Seventh International Conference on Machine Learning and Applications
Veranstaltungsort: San Diego, CA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the Seventh International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2008)
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Piscataway, NJ, USA : IEEE
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 99 - 105 Identifikator: -