Differential Equation Based Framework for Deep Reinforcement Learning
Produktnummer:
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| Autor: | Gottschalk, Simon |
|---|---|
| Themengebiete: | Deep Reinforcement Learning Fraunhofer ITWM applied mathematics machine learning necessary optimality conditions neural networks & fuzzy systems optimal control optimization probability & statistics |
| Veröffentlichungsdatum: | 22.02.2021 |
| EAN: | 9783839616826 |
| Sprache: | Englisch |
| Seitenzahl: | 132 |
| Produktart: | Kartoniert / Broschiert |
| Verlag: | Fraunhofer Verlag |
Produktinformationen "Differential Equation Based Framework for Deep Reinforcement Learning"
In this thesis, we contribute to new directions within Reinforcement Learning, which are important for many practical applications such as the control of biomechanical models. We deepen its mathematical foundations by deriving theoretical results inspired by classical optimal control theory and the connection between neural networks and differential equations. The resulting approach is applied to control complex motions.
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