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Multi–Agent Machine Learning: A Reinforcement Approach (Anglais) Relié – 26 septembre 2014

Rentrée scolaire 2017 : livres, fournitures, cartables, ordinateurs, vêtements ...


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Description du produit

Revue de presse

This is an interesting book both as research reference as well as teaching material for Master and PhD students.   (Zentralblatt MATH, 1 April 2015)

 

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Présentation de l'éditeur

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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