Neuware - Model-Based Reinforcement LearningExplore a comprehensive and practical approach to reinforcement learningReinforcement learning is an essential paradigm of machine learning, wherein an intelligent agent performs actions that ensure optimal behavior from devices. While this paradigm of machine learning has gained tremendous success and popularity in recent years, previous scholarship has focused either on theory--optimal control and dynamic programming - or on algorithms--most of which are simulation-based.Model-Based Reinforcement Learning provides a model-based framework to bridge these two aspects, thereby creating a holistic treatment of the topic of model-based online learning control. In doing so, the authors seek to develop a model-based framework for data-driven control that bridges the topics of systems identification from data, model-based reinforcement learning, and optimal control, as well as the applications of each. This new technique for assessing classical results will allow for a more efficient reinforcement learning system. At its heart, this book is focused on providing an end-to-end framework--from design to application--of a more tractable model-based reinforcement learning technique.Model-Based Reinforcement Learning readers will also find:\* A useful textbook to use in graduate courses on data-driven and learning-based control that emphasizes modeling and control of dynamical systems from data\* Detailed comparisons of the impact of different techniques, such as basic linear quadratic controller, learning-based model predictive control, model-free reinforcement learning, and structured online learning\* Applications and case studies on ground vehicles with nonholonomic dynamics and another on quadrator helicopters\* An online, Python-based toolbox that accompanies the contents covered in the book, as well as the necessary code and dataModel-Based Reinforcement Learning is a useful reference for senior undergraduate students, graduate students, research assistants, professors, process control engineers, and roboticists.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781119808572

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Bibliografische Details

Titel: Model-Based Reinforcement Learning : From Data to Continuous Actions with a Python-Based Toolbox
Verlag: Wiley Dez 2022
Erscheinungsjahr: 2022
Sprache: Englisch
ISBN-10: 111980857X
ISBN-13: 9781119808572
Einband: Buch
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 235 mm, H�he: 157 mm, Tiefe: 19 mm
Gewicht: 540 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Model-Based Reinforcement Learning

Explore a comprehensive and practical approach to reinforcement learning

Reinforcement learning is an essential paradigm of machine learning, wherein an intelligent agent performs actions that ensure optimal behavior from devices. While this paradigm of machine learning has gained tremendous success and popularity in recent years, previous scholarship has focused either on theory―optimal control and dynamic programming – or on algorithms―most of which are simulation-based.

Model-Based Reinforcement Learning provides a model-based framework to bridge these two aspects, thereby creating a holistic treatment of the topic of model-based online learning control. In doing so, the authors seek to develop a model-based framework for data-driven control that bridges the topics of systems identification from data, model-based reinforcement learning, and optimal control, as well as the applications of each. This new technique for assessing classical results will allow for a more efficient reinforcement learning system. At its heart, this book is focused on providing an end-to-end framework―from design to application―of a more tractable model-based reinforcement learning technique.

Model-Based Reinforcement Learning readers will also find:

A useful textbook to use in graduate courses on data-driven and learning-based control that emphasizes modeling and control of dynamical systems from data
Detailed comparisons of the impact of different techniques, such as basic linear quadratic controller, learning-based model predictive control, model-free reinforcement learning, and structured online learning
Applications and case studies on ground vehicles with nonholonomic dynamics and another on quadrator helicopters
An online, Python-based toolbox that accompanies the contents covered in the book, as well as the necessary code and data

Model-Based Reinforcement Learning is a useful reference for senior undergraduate students, graduate students, research assistants, professors, process control engineers, and roboticists.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Milad Farsi received the B.S. degree in Electrical Engineering (Electronics) from the University of Tabriz in 2010. He obtained his M.S. degree also in Electrical Engineering (Control Systems) from the Sahand University of Technology in 2013. Moreover, he gained industrial experience as a Control System Engineer between 2012 and 2016. Later, he acquired the Ph.D. degree in Applied Mathematics from the University of Waterloo, Canada, in 2022, and he is currently a Postdoctoral Fellow at the same institution. His research interests include control systems, reinforcement learning, and their applications in robotics and power electronics.

Jun Liu received the Ph.D. degree in Applied Mathematics from the University of Waterloo, Canada, in 2010. He is currently an Associate Professor of Applied Mathematics and a Canada Research Chair in Hybrid Systems and Control at the University of Waterloo, Canada, where he directs the Hybrid Systems Laboratory. From 2012 to 2015, he was a Lecturer in Control and Systems Engineering at the University of Sheffield. During 2011 and 2012, he was a Postdoctoral Scholar in Control and Dynamical Systems at the California Institute of Technology. His main research interests are in the theory and applications of hybrid systems and control, including rigorous computational methods for control design with applications in cyber-physical systems and robotics.

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Um Ihr Widerrufsrecht auszu�ben, m�ssen Sie uns (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574 Einbeck, Telefonnummer: 05563 9996039, Telefaxnummer: 05563 9995974, E-Mail-Adresse: service@aha-buch.de) mittels einer eindeutigen Erkl�rung (z.B. ein mit der Post versandter Brief, Telefax oder E-Mail) �ber Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie k�nnen daf�r das beigef�gte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.

Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung �ber die Aus�bung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.

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Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschlie�lich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zus�tzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, g�nstigste Standardlieferung gew�hlt haben), unverz�glich und sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag zur�ckzuzahlen, an dem die Mitteilung �ber Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. F�r diese R�ckzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der urspr�nglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdr�cklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser R�ckzahlung Entgelte berechnet.

Wir k�nnen die R�ckzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zur�ckerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zur�ckgesandt haben, je nachdem, welches der fr�here Zeitpunkt ist.

Sie haben die Waren unverz�glich und in jedem Fall sp�testens binnen vierzehn Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns �ber den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zur�ckzusenden oder zu �bergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von vierzehn Tagen absenden.

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An AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574 Einbeck, Telefaxnummer: 05563 9995974, E-Mail-Adresse: service@aha-buch.de :
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