Biblioteca Jorge Vértiz Campero S.J.
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Multi-agent Machine Learning : A Reinforcement Approach.

Par : Type de matériel : TexteTexteLangue : Anglais Détails de publication : Hoboken, New Jersey : Wiley, c2014.Édition : primera ediciónDescription : xi, 242 páginas : gráficasType de contenu :
  • Texto
Type de média :
  • Sin medio
Type de support :
  • Volumen
ISBN :
  • 9781118362082
Autre titre :
  • A Reinforcement Approach [Partie du titre]
Sujet(s) : Classification de la Bibliothèque du Congrès :
  • Q325.6 S24 2014
Résumé : El libro comienza con un capítulo sobre los métodos tradicionales de aprendizaje supervisado, cubriendo los mínimos cuadrados recursivos aprendizaje, significa métodos de error cuadrados, y la aproximación estocástica. Capítulo 2 cubre el aprendizaje único refuerzo agente. Los temas incluyen funciones de aprendizaje de valores, juegos de Markov, y TD aprendizaje con rastros de elegibilidad. Capítulo 3 se analizan dos jugadores, incluyendo dos juegos de matriz jugador con ambas estrategias puras y mixtas. Se presentan numerosos algoritmos y ejemplos. Capítulo 4 cubre el aprendizaje en los juegos multijugador, juegos estocásticos, y juegos de Markov, se centra en el aprendizaje de juegos multi-jugador y dos juegos de la red de rejilla jugador, Q-learning, y Nash Q-learning. Capítulo 5 discute juegos diferenciales, incluyendo juegos multi jugador diferenciales, estructura crítica actor, control difuso de adaptación y sistemas de interferencia difusos, el juego busca evasor, y la defensa de un territorio juegos. Capítulo 6 discute nuevas ideas sobre el aprendizaje dentro de enjambres robóticos y la innovadora idea de la evolución de los rasgos de personalidad. • Marco para la comprensión de una variedad de métodos y enfoques multi-agente de aprendizaje automático. • Discute los métodos de aprendizaje por refuerzo, como un número de formas de multi-agente Q-learning • Aplicable a la investigación profesores y estudiantes graduados que estudian ingeniería eléctrica e informática, ciencias de la computación y la ingeniería mecánica y aeroespacial.
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Libro Libro Biblioteca Jorge Vértiz Campero, S.J. General Q325.6 S24 2014 (Parcourir l'étagère(Ouvrir ci-dessous)) Disponible UIALE077349
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El libro comienza con un capítulo sobre los métodos tradicionales de aprendizaje supervisado, cubriendo los mínimos cuadrados recursivos aprendizaje, significa métodos de error cuadrados, y la aproximación estocástica. Capítulo 2 cubre el aprendizaje único refuerzo agente. Los temas incluyen funciones de aprendizaje de valores, juegos de Markov, y TD aprendizaje con rastros de elegibilidad. Capítulo 3 se analizan dos jugadores, incluyendo dos juegos de matriz jugador con ambas estrategias puras y mixtas. Se presentan numerosos algoritmos y ejemplos. Capítulo 4 cubre el aprendizaje en los juegos multijugador, juegos estocásticos, y juegos de Markov, se centra en el aprendizaje de juegos multi-jugador y dos juegos de la red de rejilla jugador, Q-learning, y Nash Q-learning. Capítulo 5 discute juegos diferenciales, incluyendo juegos multi jugador diferenciales, estructura crítica actor, control difuso de adaptación y sistemas de interferencia difusos, el juego busca evasor, y la defensa de un territorio juegos. Capítulo 6 discute nuevas ideas sobre el aprendizaje dentro de enjambres robóticos y la innovadora idea de la evolución de los rasgos de personalidad. • Marco para la comprensión de una variedad de métodos y enfoques multi-agente de aprendizaje automático. • Discute los métodos de aprendizaje por refuerzo, como un número de formas de multi-agente Q-learning • Aplicable a la investigación profesores y estudiantes graduados que estudian ingeniería eléctrica e informática, ciencias de la computación y la ingeniería mecánica y aeroespacial.

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