值函数逼近相关论文
针对具有连续状态和离散行为空间的Markov决策问题，提出了一种新的采用多层前馈神经网络进行值函数逼近的梯度下降增强学习算法.该......
针对强化学习在连续状态连续动作空间中的维度灾难问题，利用BP神经网络算法作为值函数逼近策略，设计了自动驾驶仪。并引入动作池机制......
强化学习系统以Agent与环境的长期交互为主要特征。该交互可以建模为一个马尔科夫决策过程(MDP)。该环境可能是未知的、动态变化的......
学位
策略评价和学习控制是强化学习问题中两大主要任务。其中策略评价过程是指在给定策略下,对特定起始状态之后可获得的未来奖赏折扣......
标准的强化学习通常用于解决离散状态空间和行动空间序列决策问题,而很多实际系统的状态和行动为连续变量甚至混合变量,连续状态-......
增强学习能有效解决不确定序贯决策优化问题,近年来已发展成为机器学习领域的一个研究热点。如何克服高维连续空间带来的“维数灾......
