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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - Christian Daniel#Gerhard Neumann
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Christian Daniel#Gerhard Neumann:
Hierarchical Relative Entropy Policy Search - neues Buch

2015, ISBN: 9783639475999

ID: 613837706

Many real-world problems are inherently hierarchically structured. The use of this structure in an agent´s policy may well be the key to improved scalability and higher performance on motor skill tasks. However, such hierarchical structures cannot be exploited by current policy search algorithms. We concentrate on a basic, but highly relevant hierarchy - the `mixed option´ policy. Here, a gating network first decides which of the options to execute and, subsequently, the option-policy determines the action. Using a hierarchical setup for our learning method allows us to learn not only one solution to a problem but many. We base our algorithm on a recently proposed information theoretic policy search method, which addresses the exploitation-exploration trade-off by limiting the loss of information between policy updates. An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots Bücher > Fremdsprachige Bücher > Englische Bücher Taschenbuch 30.07.2015 Buch (fremdspr.), AV Akademikerverlag, .201

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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - Christian Daniel#Gerhard Neumann
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Hierarchical Relative Entropy Policy Search - neues Buch

ISBN: 9783639475999

ID: cdbe05f76c6fa18f14e8fd394fd35512

An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots Many real-world problems are inherently hierarchically structured. The use of this structure in an agent's policy may well be the key to improved scalability and higher performance on motor skill tasks. However, such hierarchical structures cannot be exploited by current policy search algorithms. We concentrate on a basic, but highly relevant hierarchy - the `mixed option' policy. Here, a gating network first decides which of the options to execute and, subsequently, the option-policy determines the action. Using a hierarchical setup for our learning method allows us to learn not only one solution to a problem but many. We base our algorithm on a recently proposed information theoretic policy search method, which addresses the exploitation-exploration trade-off by limiting the loss of information between policy updates. Bücher / Fremdsprachige Bücher / Englische Bücher 978-3-639-47599-9, AV Akademikerverlag

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ISBN: 9783639475999

ID: 743664935

Many real-world problems are inherently hierarchically structured. The use of this structure in an agent´s policy may well be the key to improved scalability and higher performance on motor skill tasks. However, such hierarchical structures cannot be exploited by current policy search algorithms. We concentrate on a basic, but highly relevant hierarchy - the `mixed option´ policy. Here, a gating network first decides which of the options to execute and, subsequently, the option-policy determines the action. Using a hierarchical setup for our learning method allows us to learn not only one solution to a problem but many. We base our algorithm on a recently proposed information theoretic policy search method, which addresses the exploitation-exploration trade-off by limiting the loss of information between policy updates. An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots Buch (fremdspr.) Bücher>Fremdsprachige Bücher>Englische Bücher, AV Akademikerverlag

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Details zum Buch

Detailangaben zum Buch - Hierarchical Relative Entropy Policy Search: An Information Theoretic Learning Algorithm in Multimodal Solution Spaces for Real Robots


EAN (ISBN-13): 9783639475999
ISBN (ISBN-10): 3639475992
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2014
Herausgeber: Av Akademikerverlag

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ISBN/EAN: 9783639475999

ISBN - alternative Schreibweisen:
3-639-47599-2, 978-3-639-47599-9


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