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...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
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