Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This survey of formulation, algorithms, and structural results in POMDPs focuses on underlying concepts and connections to real-world applications in controlled sensing, keeping technical machinery to a minimum. The new edition includes inverse reinforcement learning, non-parametric Bayesian inference, variational Bayes and conformal prediction.

Bestandsnummer des Verk�ufers 9781009449434

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Bibliografische Details

Titel: Partially Observed Markov Decision Processes
Verlag: Cambridge University Press
Erscheinungsjahr: 2025
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1009449435
ISBN-13: 9781009449434
Einband: Buch
Auflage: 2. Auflage
Zustand: Neu
Abmessungen: Breite: 260 mm, H�he: 183 mm, Tiefe: 39 mm
Gewicht: 1402 Gramm

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Covering formulation, algorithms and structural results and linking theory to real-world applications in controlled sensing (including social learning, adaptive radars and sequential detection), this book focuses on the conceptual foundations of partially observed Markov decision processes (POMDPs). It emphasizes structural results in stochastic dynamic programming, enabling graduate students and researchers in engineering, operations research, and economics to understand the underlying unifying themes without getting weighed down by mathematical technicalities. In light of major advances in machine learning over the past decade, this edition includes a new Part V on inverse reinforcement learning as well as a new chapter on non-parametric Bayesian inference (for Dirichlet processes and Gaussian processes), variational Bayes and conformal prediction.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Vikram Krishnamurthy is Professor of Electrical and Computer Engineering at Cornell University. From 2002 to 2016, he was Professor and Senior Canada Research Chair in Statistical Signal Processing at the University of British Columbia. His research contributions are in statistical signal processing, stochastic optimization and control, with applications in social networks, adaptive radar systems and biological ion channels. He is a Fellow of IEEE and served as Distinguished Lecturer for the IEEE Signal Processing Society and Editor-in-Chief of IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. He was awarded an honorary doctorate from the Royal Institute of Technology (KTH) Sweden in 2014.

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