Piotr Januszewski - Publikacje - MOST Wiedzy

Wyszukiwarka

Filtry

wszystkich: 4

  • Kategoria
  • Rok
  • Opcje

wyczyść Filtry wybranego katalogu niedostępne

Katalog Publikacji

  • Model-free and Model-based Reinforcement Learning, the Intersection of Learning and Planning
    Publikacja

    - Rok 2022

    My doctoral dissertation is intended as the compound of four publications considering: structure and randomness in planning and reinforcement learning, continuous control with ensemble deep deterministic policy gradients, toddler-inspired active representation learning, and large-scale deep reinforcement learning costs.

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Rola i techniki eksploracji w uczeniu przez wzmacnianie
    Publikacja

    - Rok 2021

    W rozdziale podjęto rozważania na temat roli eksploracji w uczeniu się agentów sztucznej inteligencji przez wzmacnianie. Prezentuje przegląd współczesnych technik eksploracji i rozróżnia dwie główne rodziny technik: eksplorację nieukierunkowaną i eksplorację ukierunkowaną. Praca ta powinna pomóc zrozumieć dylemat pomiędzy eksploatacją wiedzy a eksploracją środowiska, któremu poddany jest agent w każdym kroku interakcji ze środowiskiem....

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

  • Dataset Characteristics and Their Impact on Offline Policy Learning of Contextual Multi-Armed Bandits
    Publikacja

    The Contextual Multi-Armed Bandits (CMAB) framework is pivotal for learning to make decisions. However, due to challenges in deploying online algorithms, there is a shift towards offline policy learning, which relies on pre-existing datasets. This study examines the relationship between the quality of these datasets and the performance of offline policy learning algorithms, specifically, Neural Greedy and NeuraLCB. Our results...

    Pełny tekst do pobrania w portalu

  • Structure and Randomness in Planning and Reinforcement Learning
    Publikacja

    - Rok 2021

    Planning in large state spaces inevitably needs to balance the depth and breadth of the search. It has a crucial impact on the performance of a planner and most manage this interplay implicitly. We present a novel method \textit{Shoot Tree Search (STS)}, which makes it possible to control this trade-off more explicitly. Our algorithm can be understood as an interpolation between two celebrated search mechanisms: MCTS and random...

    Pełny tekst do pobrania w serwisie zewnętrznym

wyświetlono 294 razy