Composition of feature space and state space dynamics models for model-based reinforcement learning (ニューロコンピューティング)

Composition of feature space and state space dynamics models for model-based reinforcement learning

(ニューロコンピューティング)

国立国会図書館以外の全国の図書館の所蔵状況を表示します。

所蔵のある図書館から取寄せることが可能かなど、資料の利用方法は、ご自身が利用されるお近くの図書館へご相談ください

その他

CiNii Research
検索サービス
紙
連携先のサイトで、CiNii Researchが連携している機関・データベースの所蔵状況を確認できます。
この本の所蔵を確認

この資料の詳細や典拠（同じ主題の資料を指すキーワード、著者名）等を確認できます。

資料種別: 記事
タイトル: Composition of feature space and state space dynamics models for model-based reinforcement learning
著者・編者: Akihiko Yamaguchi
Jun Takamatsu
Tsukasa Ogasawara
シリーズタイトル: ニューロコンピューティング
著者標目: Akihiko Yamaguchi
Jun Takamatsu
Tsukasa Ogasawara
タイトル（掲載誌）: 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報
巻号年月日等（掲載誌）: 109(125) 2009.7.13・14
掲載巻: 109
掲載号: 125
掲載ページ: 7～12
掲載年月日（W3CDTF）: 2009-07
ISSN（掲載誌）: 0913-5685
ISSN-L（掲載誌）: 0913-5685
出版事項（掲載誌）: 東京 : 電子情報通信学会
出版地（国名コード）: JP
本文の言語コード: eng
件名標目: Model-based reinforcement learning
Dyna-style planning
prioritized sweeping
dynamics model
NDLC: ZN33
対象利用者: 一般
レポート番号（雑誌記事）: NC2009-8
所蔵機関: 国立国会図書館
請求記号: Z16-940
連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引
https://ndlsearch.ndl.go.jp
書誌ID（NDLBibID）: 10307035
http://id.ndl.go.jp/bib/10307035
整理区分コード: 632