Markov Decision Processes (MDPs) are a mathematical framework for modeling sequential decision problems under uncertainty as well as reinforcement learning problems.
Written by experts in the field, this book provides a global view of current research using MDPs in artificial intelligence. It starts with an introductory presentation of the fundamental aspects of MDPs (planning in MDPs, reinforcement learning, partially observable MDPs, Markov games and the use of non-classical criteria). It then presents more advanced research trends in the field and gives some concrete examples using illustrative real life applications.
Written by experts in the field, this book provides a global view of current research using MDPs in artificial intelligence. It starts with an introductory presentation of the fundamental aspects of MDPs (planning in MDPs, reinforcement learning, partially observable MDPs, Markov games and the use of non-classical criteria). It then presents more advanced research trends in the field and gives some concrete examples using illustrative real life applications.
€154.99
Giới thiệu về tác giả
Olivier Sigaud is a Professor of Computer Science at the University of Paris 6 (UPMC). He is the Head of the ‘Motion’ Group in the Institute of Intelligent Systems and Robotics (ISIR).Olivier Buffet has been an INRIA researcher in the Autonomous Intelligent Machines (MAIA) team of the LORIA laboratory, since November 2007.
Mua cuốn sách điện tử này và nhận thêm 1 cuốn MIỄN PHÍ!
Ngôn ngữ Anh ● định dạng PDF ● Trang 480 ● ISBN 9781118619872 ● Kích thước tập tin 6.0 MB ● Biên tập viên Olivier Sigaud & Olivier Buffet ● Nhà xuất bản John Wiley & Sons ● Được phát hành 2013 ● Phiên bản 1 ● Có thể tải xuống 24 tháng ● Tiền tệ EUR ● TÔI 2647576 ● Sao chép bảo vệ Adobe DRM
Yêu cầu trình đọc ebook có khả năng DRM
Thêm sách điện tử từ cùng một tác giả / Biên tập viên
18.315 Ebooks trong thể loại này
