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Zanini, Francesco (2019) System Identification meets Reinforcement Learning: probabilistic dynamics for regularization. [Magistrali biennali]

Full text disponibile come:

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Tesi non accessibile fino a 10 September 2022 per motivi correlati alla proprietà intellettuale. Visibile a: Repository staff only

1613Kb

Abstract

Model-based and model-free perspectives are two well established paradigms in RL. in this thesis a mixed approach is proposed, in which the interactions with the real system are carried out in both ways: a rough model is retrieved in order to play the role of a regularizer, while the punctual estimation over specific values of the policy parameter is placing reliable punctual estimates that should be fitted by the reconstructed function.

Item Type:Magistrali biennali
Corsi di Diploma di Laurea:Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'Automazione
Scuola di Ingegneria > Ingegneria dell'Automazione
Additional Information:Embargo temporaneo per motivi di segretezza e/o di proprietà dei risultati e/o informazioni sensibili
Uncontrolled Keywords:learning, regularization
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/04 Automatica
Codice ID:62961
Relatore:Chiuso, Alessandro
Data della tesi:10 September 2019
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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