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Erschienen in:
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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Optimistic Agents Are Asymptotically Optimal

verfasst von : Peter Sunehag, Marcus Hutter

Erschienen in: AI 2012: Advances in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We use optimism to introduce generic asymptotically optimal reinforcement learning agents. They achieve, with an arbitrary finite or compact class of environments, asymptotically optimal behavior. Furthermore, in the finite deterministic case we provide finite error bounds.

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Metadaten
Titel
Optimistic Agents Are Asymptotically Optimal
verfasst von
Peter Sunehag
Marcus Hutter
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
AI 2012: Advances in Artificial Intelligence

Print ISBN: 978-3-642-35100-6

Electronic ISBN: 978-3-642-35101-3

Copyright-Jahr: 2012

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-35101-3_2

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