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portada Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Autor
Editorial
Idioma
Inglés
Encuadernación
Tapa Dura
Dimensiones
23.6 x 15.5 x 1.8 cm
Peso
0.48 kg.
ISBN13
9781118362082
Categorías

Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach (en Inglés)

H. M. Schwartz (Autor) · Wiley · Tapa Dura

Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach (en Inglés) - Schwartz, H. M.

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Reseña del libro "Multi-Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach (en Inglés)"

The book begins with a chapter on traditional methods of supervised learning, covering recursive least squares learning, mean square error methods, and stochastic approximation. Chapter 2 covers single agent reinforcement learning. Topics include learning value functions, Markov games, and TD learning with eligibility traces. Chapter 3 discusses two player games including two player matrix games with both pure and mixed strategies. Numerous algorithms and examples are presented. Chapter 4 covers learning in multi-player games, stochastic games, and Markov games, focusing on learning multi-player grid games--two player grid games, Q-learning, and Nash Q-learning. Chapter 5 discusses differential games, including multi player differential games, actor critique structure, adaptive fuzzy control and fuzzy interference systems, the evader pursuit game, and the defending a territory games. Chapter 6 discusses new ideas on learning within robotic swarms and the innovative idea of the evolution of personality traits. - Framework for understanding a variety of methods and approaches in multi-agent machine learning. - Discusses methods of reinforcement learning such as a number of forms of multi-agent Q-learning - Applicable to research professors and graduate students studying electrical and computer engineering, computer science, and mechanical and aerospace engineering

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