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Produktbild: Handbook of Reinforcement Learning and Control
Band 325

Handbook of Reinforcement Learning and Control

273,90 €

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Beschreibung

This handbook presents state-of-the-art research in reinforcement learning, focusing on its applications in the control and game theory of dynamic systems and future directions for related research and technology.

The contributions gathered in this book deal with challenges faced when using learning and...

Beschreibung

This handbook presents state-of-the-art research in reinforcement learning, focusing on its applications in the control and game theory of dynamic systems and future directions for related research and technology.

The contributions gathered in this book deal with challenges faced when using learning and adaptation methods to solve academic and industrial problems, such as optimization in dynamic environments with single and multiple agents, convergence and performance analysis, and online implementation. They explore means by which these difficulties can be solved, and cover a wide range of related topics including:

  • deep learning;
  • artificial intelligence;
  • applications of game theory;
  • mixed modality learning; and
  • multi-agent reinforcement learning.

Practicing engineers and scholars in the field of machine learning, game theory, and autonomous control will find the Handbook of Reinforcement Learning and Control to be thought-provoking, instructive and informative.

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Erscheinungsdatum

23.06.2021

Herausgeber
Verlag Springer
Seitenzahl

833 (Printausgabe)

Dateigröße

20888 KB

Sprache

Englisch

EAN

9783030609900

Barrierefreiheit
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