A Novel Reinforcement Learning Architecture for Continuous State and Action Spaces
المؤلف
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-04-18
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
We introduce a reinforcement learning architecture designed for problems with an infinite number of states, where each state can be seen as a vector of real numbers and with a finite number of actions, where each action requires a vector of real numbers as parameters.
The main objective of this architecture is to distribute in two actors the work required to learn the final policy.
One actor decides what action must be performed; meanwhile, a second actor determines the right parameters for the selected action.
We tested our architecture and one algorithm based on it solving the robot dribbling problem, a challenging robot control problem taken from the RoboCup competitions.
Our experimental work with three different function approximators provides enough evidence to prove that the proposed architecture can be used to implement fast, robust, and reliable reinforcement learning algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Uc-Cetina, Víctor. 2013. A Novel Reinforcement Learning Architecture for Continuous State and Action Spaces. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-476005
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Uc-Cetina, Víctor. A Novel Reinforcement Learning Architecture for Continuous State and Action Spaces. Advances in Artificial Intelligence No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-476005
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Uc-Cetina, Víctor. A Novel Reinforcement Learning Architecture for Continuous State and Action Spaces. Advances in Artificial Intelligence. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-476005
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-476005
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر