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 詳細要約
  Gaussian Processes in Reinforcement Learning

Rasmussen, C., & Kuss, M. (2004). Gaussian Processes in Reinforcement Learning. Advances in Neural Information Processing Systems 16, 751-759.

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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-D8E5-F 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-D8E6-D
資料種別: 会議論文

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作成者

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 作成者:
Rasmussen, CE1, 著者           
Kuss, M1, 著者           
Thrun, 編集者
S., 編集者
Saul, L. K., 編集者
Schölkopf, B., 編集者
所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: We exploit some useful properties of Gaussian process (GP) regression models for reinforcement learning in continuous state spaces and discrete time. We demonstrate how the GP model allows evaluation of the value function in closed form. The resulting policy iteration algorithm is demonstrated on a simple problem with a two dimensional state space. Further, we speculate that the intrinsic ability of GP models to characterise distributions of functions would allow the method to capture entire distributions over future values instead of merely their expectation, which has traditionally been the focus of much of reinforcement learning.

資料詳細

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言語:
 日付: 2004-06
 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）: ISBN: 0-262-20152-6
URI: http://nips.cc/Conferences/2003/
BibTex参照ID: 2287
 学位: -

関連イベント

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イベント名: Seventeenth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2003)
開催地: Vancouver, BC, Canada
開始日・終了日: -

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: Advances in Neural Information Processing Systems 16
種別: 学術雑誌
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: Cambridge, MA, USA : MIT Press
ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 751 - 759 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -