Exploring how different state representations and configurations affect the learning process and outcome of deep Q-learning algorithms

Ingeniero de Sistemas y Computación

Autores:
Montoya Sefair, Diego
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2016
Institución:
Universidad de los Andes
Repositorio:
Séneca: repositorio Uniandes
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/14977
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/1992/14977
Palabra clave:
Aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje automático) - Investigaciones
Redes neurales (Computadores) - Investigaciones
Ingeniería
Rights
openAccess
License
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