Layered Learning in Multiagent Systems / Najlacnejšie knihy
Layered Learning in Multiagent Systems

Kód: 04561242

Layered Learning in Multiagent Systems

Autor Peter Stone

This book looks at multiagent systems that consist of teams of autonomous agents acting in real-time, noisy, collaborative, and adversarial environments. The book makes four main contributions to the fields of machine learning and ... celý popis

15.43

Dostupnosť:

50 % šancaMáme informáciu, že by titul mohol byť dostupný. Na základe vašej objednávky sa ho pokúsime do 6 týždňov zabezpečiť.
Prehľadáme celý svet

Informovať o naskladnení

Pridať medzi želanie

Mohlo by sa vám tiež páčiť

Darujte túto knihu ešte dnes
  1. Objednajte knihu a vyberte Zaslať ako darček.
  2. Obratom obdržíte darovací poukaz na knihu, ktorý môžete ihneď odovzdať obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nič sa nestaráte.

Viac informácií

Informovať o naskladnení knihy

Informovať o naskladnení knihy


Súhlas - Odoslaním žiadosti vyjadrujem Súhlas so spracovaním osobných údajov na marketingové účely.

Zašleme vám správu akonáhle knihu naskladníme

Zadajte do formulára e-mailovú adresu a akonáhle knihu naskladníme, zašleme vám o tom správu. Postrážime všetko za vás.

Viac informácií o knihe Layered Learning in Multiagent Systems

Nákupom získate 38 bodov

Anotácia knihy

This book looks at multiagent systems that consist of teams of autonomous agents acting in real-time, noisy, collaborative, and adversarial environments. The book makes four main contributions to the fields of machine learning and multiagent systems.First, it describes an architecture within which a flexible team structure allows member agents to decompose a task into flexible roles and to switch roles while acting. Second, it presents layered learning, a general-purpose machine-learning method for complex domains in which learning a mapping directly from agents' sensors to their actuators is intractable with existing machine-learning methods. Third, the book introduces a new multiagent reinforcement learning algorithm--team-partitioned, opaque-transition reinforcement learning (TPOT-RL)--designed for domains in which agents cannot necessarily observe the state-changes caused by other agents' actions. The final contribution is a fully functioning multiagent system that incorporates learning in a real-time, noisy domain with teammates and adversaries--a computer-simulated robotic soccer team.Peter Stone's work is the basis for the CMUnited Robotic Soccer Team, which has dominated recent RoboCup competitions. RoboCup not only helps roboticists to prove their theories in a realistic situation, but has drawn considerable public and professional attention to the field of intelligent robotics. The CMUnited team won the 1999 Stockholm simulator competition, outscoring its opponents by the rather impressive cumulative score of 110-0.

Parametre knihy

Zaradenie knihy Knihy po anglicky Computing & information technology Computer science Artificial intelligence

15.43

Obľúbené z iného súdka



Osobný odber Bratislava a 2642 dalších

Copyright ©2008-24 najlacnejsie-knihy.sk Všetky práva vyhradenéSúkromieCookies


Môj účet: Prihlásiť sa
Všetky knihy sveta na jednom mieste. Navyše za skvelé ceny.

Nákupný košík ( prázdny )

Vyzdvihnutie v Zásielkovni
zadarmo nad 59,99 €.

Nachádzate sa: