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  Prediction-Directed Compression of POMDPs

Boularias, A., Izadi, M., & Chaib-Draa, B. (2008). Prediction-Directed Compression of POMDPs. In A., Wani, X.-W., Chen, D., Casasent, L., Kurgan, T., Hu, & K., Hafeez (Eds.), 2008 Seventh International Conference on Machine Learning and Applications (pp. 99-105). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C639-8 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-3796-6
資料種別: 会議論文

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関連URL

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URL:
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=4724961 (出版社版)
説明:
-
OA-Status:

作成者

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 作成者:
Boularias, A1, 著者           
Izadi, M, 著者
Chaib-Draa, B, 著者
所属:
1External Organizations, ou_persistent22              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: 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.

資料詳細

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言語:
 日付: 2008-12
 出版の状態: 出版
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1109/ICMLA.2008.115
BibTex参照ID: 6829
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Seventh International Conference on Machine Learning and Applications
開催地: San Diego, CA, USA
開始日・終了日: 2008-12-11 - 2008-12-13

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: 2008 Seventh International Conference on Machine Learning and Applications
種別: 会議論文集
 著者・編者:
Wani, A, 編集者
Chen, X-W, 編集者
Casasent, D, 編集者
Kurgan, LA, 編集者
Hu, T, 編集者
Hafeez, K, 編集者
所属:
-
出版社, 出版地: Piscataway, NJ, USA : IEEE
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 99 - 105 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-0-7695-3495-4