Speeding up Reinforcement Learning with Learned Models
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/175740
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2019-10-16
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this master thesis, we have tried to solve two of most prominent Reinforcement Learning problems: sparse rewards and sample efficiency. The combination of Model Based Reinforcement Learning, Hindsight Experience Replay and off-policy methods is the approach we took to solve the problems.
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
143210.pdf | 1,055Mb | Visualitza/Obre |