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  Reinforcement Learning and the Bayesian Control Rule

Ortega, P., Braun, D., & Godsill, S. (2011). Reinforcement Learning and the Bayesian Control Rule. In Artificial General Intelligence (pp. 281-285). Berlin, Germany: Springer.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BADC-6 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BADD-4
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Ortega, PA1, Autor           
Braun, DA1, Autor           
Godsill, S, Autor
Schmidhuber, Herausgeber
J., Herausgeber
Thórisson, K.R., Herausgeber
Looks, M., Herausgeber
Affiliations:
1Research Group Sensorimotor Learning and Decision-Making, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497809              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We present an actor-critic scheme for reinforcement learning in complex domains. The main contribution is to show that planning and I/O dynamics can be separated such that an intractable planning problem reduces to a simple multi-armed bandit problem, where each lever stands for a potentially arbitrarily complex policy. Furthermore, we use the Bayesian control rule to construct an adaptive bandit player that is universal with respect to a given class of optimal bandit players, thus indirectly constructing an adaptive agent that is universal with respect to a given class of policies.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2011-08
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 978-3-642-22886-5
URI: http://agi-conf.org/2011/
DOI: 10.1007/978-3-642-22887-2_30
BibTex Citekey: OrtegaBG2011
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Fourth International Conference on Artificial General Intelligence (AGI 2011)
Veranstaltungsort: Mountain View, CA, USA
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Artificial General Intelligence
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 281 - 285 Identifikator: -