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  Optimal Reinforcement Learning for Gaussian Systems

Hennig, P. (2012). Optimal Reinforcement Learning for Gaussian Systems. In J. Shawe-Taylor, R. Zemel, P. Bartlett, F. Pereira, & K. Weinberger (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 24 (pp. 325-333). Red Hook, NY, USA: Curran.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Hennig, P1, Autor           
Affiliations:
1Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The exploration-exploitation trade-off is among the central challenges of reinforcement learning. The optimal Bayesian solution is intractable in general. This paper studies to what extent analytic statements about optimal learning are possible if all beliefs are Gaussian processes. A first order approximation of learning of both loss and dynamics, for nonlinear, time-varying systems in continuous time and space, subject to a relatively weak restriction on the dynamics, is described by an infinite-dimensional partial differential equation. An approximate finitedimensional projection gives an impression for how this result may be helpful.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2012-01
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: Hennig2011
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Twenty-Fifth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2011)
Veranstaltungsort: Granada, Spain
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Advances in Neural Information Processing Systems 24
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Shawe-Taylor, J, Herausgeber
Zemel, RS, Herausgeber
Bartlett, P, Herausgeber
Pereira, F, Herausgeber
Weinberger, KQ, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Red Hook, NY, USA : Curran
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 325 - 333 Identifikator: ISBN: 978-1-618-39599-3