Design of Experiments for Reinforcement Learning
Samenvatting
This thesis takes an empirical approach to understanding of the behavior and interactions between the two main components of reinforcement learning: the learning algorithm and the functional representation of learned knowledge. The author approaches these entities using design of experiments not commonly employed to study machine learning methods. The results outlined in this work provide insight as to what enables and what has an effect on successful reinforcement learning implementations so that this learning method can be applied to more challenging problems.
Specificaties
Inhoudsopgave
Net verschenen
Rubrieken
- aanbestedingsrecht
- aansprakelijkheids- en verzekeringsrecht
- accountancy
- algemeen juridisch
- arbeidsrecht
- bank- en effectenrecht
- bestuursrecht
- bouwrecht
- burgerlijk recht en procesrecht
- europees-internationaal recht
- fiscaal recht
- gezondheidsrecht
- insolventierecht
- intellectuele eigendom en ict-recht
- management
- mens en maatschappij
- milieu- en omgevingsrecht
- notarieel recht
- ondernemingsrecht
- pensioenrecht
- personen- en familierecht
- sociale zekerheidsrecht
- staatsrecht
- strafrecht en criminologie
- vastgoed- en huurrecht
- vreemdelingenrecht

