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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

3. Changing Not Just Analyzing: Control Theory and Reinforcement Learning

verfasst von : Alexander Paprotny, Michael Thess

Erschienen in: Realtime Data Mining

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

We give a short introduction to reinforcement learning. This includes basic concepts like Markov decision processes, policies, state-value and action-value functions, and the Bellman equation. We discuss solution methods like policy and value iteration methods, online methods like temporal-difference learning, and state fundamental convergence results.
It turns out that RL addresses the problems from Chap. 2. This shows that, in principle, RL is a suitable instrument for solving all of these problems.

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Literatur
[BT96]
Bertsekas, D.P., Tsitsiklis, J.N.: Neuro-Dynamic Programming. Athena Scientific, Belmont (1996)MATH
[Mun00]
Munos, R.: A study of reinforcement learning in the continuous case by the means of viscosity solutions. Mach. Learn. 40, 265–299 (2000)CrossRefMATH
[Pap10]
Paprotny A.: Hierarchical methods for the solution of dynamic programming equations arising from optimal control problems related to recommendation. Diploma Thesis, TU Hamburg-Harburg (2010)
[SB98]
Sutton, R.S., Barto, A.G.: Reinforcement Learning. An Introduction. MIT Press, Cambridge/London (1998)
Metadaten
Titel
Changing Not Just Analyzing: Control Theory and Reinforcement Learning
verfasst von
Alexander Paprotny
Michael Thess
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer International Publishing
Buch
Realtime Data Mining

Print ISBN: 978-3-319-01320-6

Electronic ISBN: 978-3-319-01321-3

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-01321-3_3