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2009 | OriginalPaper | Chapter

Using Conditional Random Fields for Decision-Theoretic Planning

Authors : Paul A. Ardis, Christopher M. Brown

Published in: Modeling Decisions for Artificial Intelligence

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

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We propose a means of extending Conditional Random Field modeling to decision-theoretic planning where valuation is dependent upon fully-observable factors. Representation is discussed, and a comparison with existing decision problem methodologies is presented. Included are exact and inexact message passing schemes for policy making, examples of decision making in practice, extensions to solving general decision problems, and suggestions for future use.

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Metadata
Title
Using Conditional Random Fields for Decision-Theoretic Planning
Authors
Paul A. Ardis
Christopher M. Brown
Copyright Year
2009
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04820-3_12

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