Interpretable Reinforcement Learning Policies by Evolutionary Computation

Weitere Titel
Interpretierbare Aktionsauswahlregeln durch bestärkendes Lernen unter Verwendung von evolutionären Algorithmen
Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
München, Technische Universität München, Dissertation, 2019

Schlagwort
Reinforcement learning
Evolutionary computation

Ereignis
Veröffentlichung
(wo)
München
(wer)
Universitätsbibliothek der TU München
(wann)
2019
Urheber
Hein, Daniel
Beteiligte Personen und Organisationen
Runkler, Thomas A.
Knoll, Alois C.
Runkler, Thomas A.

URN
urn:nbn:de:bvb:91-diss-20191009-1467616-1-1
Rechteinformation
Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
25.03.2025, 13:46 MEZ

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Beteiligte

  • Hein, Daniel
  • Runkler, Thomas A.
  • Knoll, Alois C.
  • Universitätsbibliothek der TU München

Entstanden

  • 2019

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