Mathematical Foundations of Reinforcement Learning
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Mathematical Foundations of Reinforcement Learning
Zhao, Shiyu
Springer Verlag, Singapore
01/2025
300
Dura
9789819739431
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1 Basic Concepts.- 2 State Value and Bellman Equation.- 3 Optimal State Value and Bellman Optimality Equation.- 4 Value Iteration and Policy Iteration.- 5 Monte Carlo Learning.- 6 Stochastic Approximation.- 7 Temporal-Difference Learning.- 8 Value Function Approximation.- 9 Policy Gradient.- 10 Actor-Critic Methods.
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Reinforcement learning;Mathematical foundation;Mathematical introduction;Artificial intelligence;Multiagent Systems
1 Basic Concepts.- 2 State Value and Bellman Equation.- 3 Optimal State Value and Bellman Optimality Equation.- 4 Value Iteration and Policy Iteration.- 5 Monte Carlo Learning.- 6 Stochastic Approximation.- 7 Temporal-Difference Learning.- 8 Value Function Approximation.- 9 Policy Gradient.- 10 Actor-Critic Methods.
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