Algebraische Analyse von approximativem Reinforcement Lernen

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https://osnadocs.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2005080114
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Title: Algebraische Analyse von approximativem Reinforcement Lernen
Authors: Merke, Artur
Thesis advisor: Prof. Dr. Martin Riedmiller
Thesis referee: Prof. Dr. Barbara Hammer
Abstract: Die Arbeit beschäftigt sich mit Konvergenz- und Stabilitätseigenschaften von Verfahren des Reinforcement Lernens mit Funktionsapproximation. Besonderer Schwerpunkt wird dabei auf die Analyse des TD[0] Lernens gelegt, welches als unendliches Produkt von Matrizen aufgefasst wird. Damit kann man eine Klasse von Approximatoren festlegen, welche für das TD[0] Lernen geeignet ist. Im Allgemeinen ist eine solche Analyse aber schwer durchzuführen (Unentscheidbarkeit der Beschränktheit von unendlichen Matrixprodukten). Um eine breitere Klasse von Approximatoren untersuchen zu können, wird das so genannte synchrone TD[0] Lernen vollständig analysiert (inklusive Aussagen über Konvergenzgeschwindigkeit). Es wird aufgezeigt, dass die Divergenz des synchronen TD[0] Lernens die Divergenz des normalen (asynchronen) TD[0] Lernens impliziert. Es werden verschiedene Klassen von Approximatoren sowie andere Bedingungen für die Stabilität des synchronen TD[0] Lernens untersucht. Eine Anwendung der erzielten Resultate auf gitterbasierte Approximatoren schliesst die Arbeit ab.
URL: https://repositorium.ub.uni-osnabrueck.de/handle/urn:nbn:de:gbv:700-2005080114
Subject Keywords: Reinforcement Lernen; Maschinelles Lernen; Funktionsapproximation
Issue Date: 1-Aug-2005
Type of publication: Dissertation oder Habilitation [doctoralThesis]
Appears in Collections:FB06 - E-Dissertationen

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