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71. UEbungsbeispiele-IT1-6.pdf  
IT 1 – WS 2019/20 – Übungsblatt 6 Informationen: Die Beispiele sind bis 14.11., 8 Uhr abzugeben bzw. bis zur Übung vorzubereiten. Beispiel 6.1: Überschreiben Sie in den Klassen Zeitpunkt (aus…  
72. UEbungsbeispiele-IT1-11.pdf  
IT 1 – WS 2019/20 – Übungsblatt 11 Informationen: Die Beispiele sind bis 16.1., 8 Uhr abzugeben bzw. bis zur Übung vorzubereiten. Beispiel 11.1: Schreiben Sie eine generische Klasse Pair, mit einem…  
73. Proposal-FWF-P26219-N15.pdf  
STRUCTURED AND CONTINUOUS REINFORCEMENT LEARNING PROPOSAL FOR AN FWF PROJECT RONALD ORTNER Contents 1. Introduction 1 2. State of the Art 3 2.1. Setting 3 2.2. Upper Con dence Bound…  
74. Abstract-FWF-P26219-N15.pdf  
Structured and Continuous Reinforcement Learning Abstract In reinforcement learning, an agent tries to learn optimal behavior in an unknown environment by evaluating feedback – usually some…  
75. FinalReport-FWF-P26219-N15.pdf  
STAND-ALONE PROJECT FINAL REPORT P 26219-N15 Project number Project title Structured and Continuous Reinforcement Learning Strukturiertes und kontinuierliches Verstärkungslernen Project leader …  
76. Review.pdf  
Structured and Continuous Reinforcement Learning Dr. Ronald ORTNER P 26219-N15 Review 1. Scientific / scholarly success of the project Contribution and importance of the work to the further…  
77. FinalReport-FWF-J3259-N13.pdf  
Final Report: Structure in Reinforcement Learning J 3259-N13 Ronald Ortner January 2, 2013 1 Online Aggregation As planned, in the beginning of the project I’ve been concentrating on the topic of…  
78. Proposal-TAI-590.pdf  
REINFORCEMENT LEARNING: BEYOND OPTIMALITY Contents 1. Research Statement 2. Research Approach 3. Project Implementation 4. Risk Assessment and Learning Potential References 2 3 6 8 9 1 1.…  
79. SelStateRep.pdf  
Optimal Regret Bounds for Selecting the State Representation in Reinforcement Learning Odalric-Ambrym Maillard odalricambrym.maillard@gmail.com Montanuniversität Leoben, Franz-Josef-Strasse 18,…  
80. MarkovBandits.pdf  
Regret Bounds for Restless Markov Bandits Ronald Ortner∗, Daniil Ryabko∗∗, Peter Auer∗, Rémi Munos∗∗ Abstract We consider the restless Markov bandit problem, in which the state of each arm evolves…  
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