Leveraging deep generative models for non-parametric distributions in reinforcement learning
This thesis explores the use of deep generative models to enhance distribution representations in reinforcement learning (RL), leading to improved exploration, stability, and performance. It focuses on two roles of distributions in RL: policy distributions and action distributions. For policy distri...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Tang, Shi Yuan |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Zhang Jie |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/173455 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Deep reinforcement learning for complex environment 1
بواسطة: Goh, Peng Aik
منشور في: (2024) -
Deep reinforcement learning for optimal resource allocation (II)
بواسطة: Uday, Nihal Arya
منشور في: (2024) -
Deep reinforcement learning for resource allocation in wireless networks
بواسطة: Kunasilan, Pravind Kummar
منشور في: (2025) -
SimpleNPKL: Simple Non-Parametric Kernel Learning
بواسطة: ZHUANG, Jinfeng, وآخرون
منشور في: (2009) -
Deep learning for human motion generation
بواسطة: Gu, Chenyang
منشور في: (2024)