Von dem Buch Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control haben wir 3 gleiche oder sehr ähnliche Ausgaben identifiziert!
Falls Sie nur an einem bestimmten Exempar interessiert sind, können Sie aus der folgenden Liste jenes wählen, an dem Sie interessiert sind:
100%: Rushikesh Kamalapurkar; Patrick Walters; Joel Rosenfeld; Warren Dixon: Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control (ISBN: 9783319783840) 2018, Springer, Springer, Springer, in Englisch, auch als eBook.Nur diese Ausgabe anzeigen…
84%: Rushikesh Kamalapurkar, Mitwirkende: Patrick Walters, Mitwirkende: Joel Rosenfeld, Mitwirkende: Warren Dixon: Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control: A Lyapunov-Based Approach (Communications and Control Engineering) (ISBN: 9783030086893) 2019, Springer, in Englisch, Taschenbuch.Nur diese Ausgabe anzeigen…
71%: Rushikesh Kamalapurkar, Patrick Walters, Joel Rosenfeld, Warren Dixon: Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control: A Lyapunov-Based Approach (Communications and Control Engineering) (ISBN: 9783319783833) 2018, Erstausgabe, in Englisch, Broschiert.Nur diese Ausgabe anzeigen…
Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control
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Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control
~EN NW EB DLISBN: 9783319783840 bzw. 331978384X, vermutlich in Englisch, Springer Shop, neu, E-Book, elektronischer Download.
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Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control develops model-based and data-driven reinforcement learning methods for solving optimal control problems in nonlinear deterministic dynamical systems. In order to achieve learning under uncertainty, data-driven methods for identifying system models in real-time are also developed. The book illustrates the advantages gained from the use of a model and the use of previous experience in the form of recorded data through simulations and experiments. The book’s focus on deterministic systems allows for an in-depth Lyapunov-based analysis of the performance of the methods described during the learning phase and during execution. To yield an approximate optimal controller, the authors focus on theories and methods that fall under the umbrella of actor–critic methods for machine learning. They concentrate on establishing stability during the learning phase and the execution phase, and adaptive model-based and data-driven reinforcement learning, to assist readers in the learning process, which typically relies on instantaneous input-output measurements. This monograph provides academic researchers with backgrounds in diverse disciplines from aerospace engineering to computer science, who are interested in optimal reinforcement learning functional analysis and functional approximation theory, with a good introduction to the use of model-based methods. The thorough treatment of an advanced treatment to control will also interest practitioners working in the chemical-process and power-supply industry. eBook.
Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control develops model-based and data-driven reinforcement learning methods for solving optimal control problems in nonlinear deterministic dynamical systems. In order to achieve learning under uncertainty, data-driven methods for identifying system models in real-time are also developed. The book illustrates the advantages gained from the use of a model and the use of previous experience in the form of recorded data through simulations and experiments. The book’s focus on deterministic systems allows for an in-depth Lyapunov-based analysis of the performance of the methods described during the learning phase and during execution. To yield an approximate optimal controller, the authors focus on theories and methods that fall under the umbrella of actor–critic methods for machine learning. They concentrate on establishing stability during the learning phase and the execution phase, and adaptive model-based and data-driven reinforcement learning, to assist readers in the learning process, which typically relies on instantaneous input-output measurements. This monograph provides academic researchers with backgrounds in diverse disciplines from aerospace engineering to computer science, who are interested in optimal reinforcement learning functional analysis and functional approximation theory, with a good introduction to the use of model-based methods. The thorough treatment of an advanced treatment to control will also interest practitioners working in the chemical-process and power-supply industry. eBook.
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Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control: A Lyapunov-Based Approach (Communications and Control Engineering) (2018)
EN HC NW FEISBN: 9783319783833 bzw. 3319783831, in Englisch, Springer, gebundenes Buch, neu, Erstausgabe.
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3
Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control (2018)
~EN NW EB DLISBN: 9783319783840 bzw. 331978384X, vermutlich in Englisch, Springer, Springer, Springer, neu, E-Book, elektronischer Download.
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4
Rushikesh Kamalapurkar, Mitwirkende: Patrick Walters, Mitwirkende: Joel Rosenfeld, Mitwirkende: Warren Dixon
Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control: A Lyapunov-Based Approach (Communications and Control Engineering) (2019)
EN PB NWISBN: 9783030086893 bzw. 3030086895, in Englisch, 312 Seiten, Springer, Taschenbuch, neu.
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5
Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control
DE NW EBISBN: 9783319783840 bzw. 331978384X, in Deutsch, Springer Nature, neu, E-Book.
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6
Reinforcement Learning for Optimal Feedback Control: A Lyapunov-Based Approach
DE HC NWISBN: 9783319783833 bzw. 3319783831, in Deutsch, Springer International Publishing, gebundenes Buch, neu.
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