Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Model-Based Reinforcement Learning for POMDPs
Smíšková, Lucie ; Andriushchenko, Roman (oponent) ; Češka, Milan (vedoucí práce)
Partially observable Markov decision processes allow us to model systems containing state uncertainty. They are useful when we have only partial information about the states ( so called observations). The aim of this thesis was to develop a method combining inductive synthesis and reinforcement learning to develop the best possible finite-state controller. This method was then implemented as an extension to the tool PAYNT.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.