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1Funderstanding
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vor 9 Jahren von @leon92183
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3Multi-criteria Reinforcement Learning
Z. Gábor, {. Kalmár, und {. Szepesvári. ICML, (1998)Revised on 05/04/2004.
vor 5 Jahren von @csaba
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MDPs
constrained
learning,
reinforcement
theory,
MDPsconstrainedlearning,reinforcementtheory,
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1Convergent Reinforcement Learning with Value Function Interpolation
{. Szepesvári. TR-2001-02. Mindmaker Ltd., Budapest 1121, Konkoly Th. M. u. 29-33, HUNGARY, (2000)
vor 5 Jahren von @csaba
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approximation
approximation,
asymptotic
convergence,
function
learning,
reinforcement
stochastic
theory,
approximationapproximation,asymptoticconvergence,functionlearning,reinforcementstochastictheory,
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1Approximate Geometry Representations and Sensory Fusion
{. Szepesvári, und A. Lörincz. Neurocomputing, (1996)
vor 5 Jahren von @csaba
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learning,
manifold
networks
neural
theory,
learning,manifoldnetworksneuraltheory,
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1Self-organized Learning of 3 Dimensions
{. Szepesvári, und A. Lörincz. ICANN, 2, Seite 671--674. Sorrento, Italy, IEEE, (1994)
vor 5 Jahren von @csaba
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learning,
manifold
networks
neural
theory,
learning,manifoldnetworksneuraltheory,
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1A Unified Analysis of Value-Function-Based Reinforcement-Learning Algorithms
{. Szepesvári, und M. Littman. Neural Computation, (1999)
vor 5 Jahren von @csaba
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MDPs,
approximation
asymptotic
convergence,
finite
learning,
reinforcement
stochastic
theory,
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1Static and Dynamic Aspects of Optimal Sequential Decision Making
{. Szepesvári. Bolyai Institute of Mathematics, University of Szeged, Szeged, Aradi vrt. tere 1, HUNGARY, 6720, (September 1998)
vor 5 Jahren von @csaba
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asymptotic
convergence
learning,
reinforcement
theory,
asymptoticconvergencelearning,reinforcementtheory,
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1Shortest Path Discovery Problems: A Framework, Algorithms and Experimental Results
{. Szepesvári. AAAI, Seite 550--555. (2004)
vor 5 Jahren von @csaba
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application,
image
learning,
online
path
problem
processing,
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shortest
theory,
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1Reinforcement learning: Theory and practice
{. Szepesvári. Proceedings of the 2nd Slovak Conference on Artificial Neural Networks (SCANN'98), Seite 29--39. (1998)
vor 5 Jahren von @csaba
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MDP
information,
learning,
partial
reinforcement
theory,
transformations
MDPinformation,learning,partialreinforcementtheory,transformations
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1Generalized Markov Decision Processes: Dynamic-programming and reinforcement-learning algorithms
{. Szepesvári, und M. Littman. CS-96-11. Brown University, Department of Computer Science, Providence, RI, (November 1996)
vor 5 Jahren von @csaba
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MDPs,
approximation
asymptotic
convergence,
finite
learning,
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stochastic
theory,
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1Fast Gradient-Descent Methods for Temporal-Difference Learning with Linear Function Approximation
R. Sutton, H. Maei, D. Precup, S. Bhatnagar, D. Silver, {. Szepesvári, und E. Wiewiora. ICML, Seite 993--1000. (2009)
vor 5 Jahren von @csaba
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GTD2,
TDC
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approximation,
function
gradient
learning,
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prediction,
reinforcement
stochastic
theory,
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2Convergence Results for Single-Step On-Policy Reinforcement-Learning Algorithms
S. Singh, T. Jaakkola, M. Littman, und {. Szepesvári. Machine Learning, 38 (3): 287--308 (2000)
vor 5 Jahren von @csaba
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MDPs,
approximation
asymptotic
convergence,
finite
learning,
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stochastic
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1Q-learning Combined with Spreading: Convergence and Results
C. Ribeiro, und {. Szepesvári. Proceedings of ISRF-IEE International Conference: Intelligent and Cognitive Systems, Neural Networks Symposium, Seite 32--36. Tehran, Iran, (1996)
vor 5 Jahren von @csaba
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asymptotic
convergence
learning,
reinforcement
theory,
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1Training Parsers by Inverse Reinforcement Learning
G. Neu, und {. Szepesvári. Machine Learning, (2009)
vor 5 Jahren von @csaba
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application,
apprenticeship
gradient,
inverse
learning,
natural
prediction,
reinforcement
structured
survey
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2Apprenticeship Learning using Inverse Reinforcement Learning and Gradient Methods
G. Neu, und {. Szepesvári. UAI, Seite 295--302. (2007)
vor 5 Jahren von @csaba
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apprenticeship
gradient,
inverse
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learning,
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reinforcement
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1Finite Time Bounds for Fitted Value Iteration
R. Munos, und {. Szepesvári. JMLR, (2008)
vor 5 Jahren von @csaba
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batch
bounds,
learning,
nonparametrics
performance
reinforcement
theory,
batchbounds,learning,nonparametricsperformancereinforcementtheory,
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1Finite Time Bounds for Sampling Based Fitted Value Iteration
R. Munos, und {. Szepesvári. ICML, Seite 881---886. (2005)
vor 5 Jahren von @csaba
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batch
bounds,
learning,
nonparametrics
performance
reinforcement
theory,
batchbounds,learning,nonparametricsperformancereinforcementtheory,
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1Convergent Temporal-Difference Learning with Arbitrary Smooth Function Approximation
H. Maei, {. Szepesvári, S. Bhatnagar, D. Silver, D. Precup, und R. Sutton. NIPS, Seite 1204--1212. (2009)
vor 5 Jahren von @csaba
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GTD
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gradient
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neural
nonlinear
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stochastic
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2A Generalized Reinforcement Learning Model: Convergence and Applications
M. Littman, und {. Szepesvári. ICML, Seite 310--318. (1996)
vor 5 Jahren von @csaba
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MDPs,
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asymptotic
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stochastic
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1Learning Exercise Policies for American Options
Y. Li, {. Szepesvári, und D. Schuurmans. AISTATS, 5, Seite 352--359. (2009)
vor 5 Jahren von @csaba
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application
finance,
learning,
reinforcement
theory,
applicationfinance,learning,reinforcementtheory,
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1Regularized Fitted Q-iteration for Planning in Continuous-Space Markovian Decision Problems
A. Farahmand, M. Ghavamzadeh, {. Szepesvári, und S. Mannor. ACC, Seite 725--730. (2009)
vor 5 Jahren von @csaba
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function
iteration
learning,
nonparametrics,
planning,
regularization,
reinforcement
theory,
value
approximation,functioniterationlearning,nonparametrics,planning,regularization,reinforcementtheory,value
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