Algorithmic foundations of reinforcement learning

Pareigis, Stephan

doi:10.1007/978-3-031-61418-7_1

Verlagslink DOI:	10.1007/978-3-031-61418-7_1
Titel:	Algorithmic foundations of reinforcement learning
Sprache:	Englisch
Autorenschaft:	Pareigis, Stephan
Herausgeber*In:	Unger, Herwig Schaible, Marcel
Schlagwörter:	A2C; DDPG; deep reinforcement learning; DQN; dynamic programming; exploration vs exploitation; markov-decision process; MDP; offline reinforcement learning; policy gradient methods; PPO; Q-learning; REINFORCE; reinforcement learning; robotics; SAC; SARSA; sparse rewards
Erscheinungsdatum:	8-Jun-2024
Verlag:	Springer
Teil der Schriftenreihe:	Advances in Real-Time and Autonomous Systems : Proceedings of the 15th International Conference on Autonomous Systems
Zeitschrift oder Schriftenreihe:	Lecture notes in networks and systems
Zeitschriftenband:	1009
Anfangsseite:	1
Endseite:	27
Konferenz:	International Conference on Autonomous Systems 2023
URI:	https://hdl.handle.net/20.500.12738/16347
ISBN:	978-3-031-61418-7 978-3-031-61417-0 978-3-031-61419-4
ISSN:	2367-3389
Ausgabe / Version:	1st ed. 2024
Begutachtungsstatus:	Diese Version hat ein Peer-Review-Verfahren durchlaufen (Peer Review)
Einrichtung:	Department Informatik Fakultät Technik und Informatik
Dokumenttyp:	Konferenzveröffentlichung
Enthalten in den Sammlungen:	Publications without full text