Học tăng cường (RL) là một lĩnh vực rất năng động về mặt lý thuyết và ứng dụng. Cuốn sách này tập hợp nhiều khía cạnh khác nhau của nghiên cứu hiện tại trên một số lĩnh vực liên quan đến RL đang phát triển nhanh chóng, tạo ra nhiều thuật toán học tập khác nhau cho các ứng dụng khác nhau. Dựa trên 24 chương, cuốn sách này bao gồm nhiều chủ đề rất rộng trong RL và ứng dụng của chúng trong các hệ thống tự động. Một tập hợp các chương trong cuốn sách này cung cấp tổng quan chung về RL trong khi các chương khác chủ yếu tập trung vào các ứng dụng của các mô hình RL: Lý thuyết trò chơi, Lý thuyết đa tác nhân, Robot, Công nghệ mạng, Điều hướng xe cộ, Y học và Hậu cần công nghiệp.

Abstract:

Reinforcement Learning (RL) is a very dynamic area in terms of theory and application. This book brings together many different aspects of the current research on several fields associated to RL which has been growing rapidly, producing a wide variety of learning algorithms for different applications. Based on 24 Chapters, it covers a very broad variety of topics in RL and their application in autonomous systems. A set of chapters in this book provide a general overview of RL while other chapters focus mostly on the applications of RL paradigms: Game Theory, Multi-Agent Theory, Robotic, Networking Technologies, Vehicular Navigation, Medicine and Industrial Logistic.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Mellouk, Abdelhamid (editor)
Thông tin nhan đề:	Advances in Reinforcement Learning
Nhà xuất bản:	IntechOpen
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
Nguồn gốc:	https://directory.doabooks.org/handle/20.500.12854/64908
Mô tả vật lý:	484p.
Năm xuất bản:	2019