Deisenroth | Efficient reinforcement learning using Gaussian processes | Buch | 978-3-86644-569-7 | sack.de

Buch, Englisch, 205 Seiten, PB, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 400 g

Reihe: Karlsruhe series on intelligent sensor-actuator-systems

Deisenroth

Efficient reinforcement learning using Gaussian processes


Erscheinungsjahr 2010
ISBN: 978-3-86644-569-7
Verlag: KIT Scientific Publishing

Buch, Englisch, 205 Seiten, PB, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 400 g

Reihe: Karlsruhe series on intelligent sensor-actuator-systems

ISBN: 978-3-86644-569-7
Verlag: KIT Scientific Publishing


This book examines Gaussian processes in both model-based reinforcement learning (RL) and inference in nonlinear dynamic systems. First, we introduce PILCO, a fully Bayesian approach for efficient RL in continuous-valued state and action spaces when no expert knowledge is available. PILCO takes model uncertainties consistently into account during long-term planning to reduce model bias. Second, we propose principled algorithms for robust filtering and smoothing in GP dynamic systems.

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