Algebraic results and bottom-up algorithm for policies generalization in reinforcement learning using concepts lattices

Type de document :
Communication dans un congrès
ICHSA'06: International Conference on Hybrid Systems and Applications, Lafayette, LA, USA, pp.N/A, 2006
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Contributeur : Isabelle Gouat <>
Soumis le : lundi 27 avril 2009 - 12:07:26
Dernière modification le : jeudi 11 janvier 2018 - 06:26:23

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  • HAL Id : lirmm-00378912, version 1

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Citation

Marc Ricordeau, Michel Liquière. Algebraic results and bottom-up algorithm for policies generalization in reinforcement learning using concepts lattices. ICHSA'06: International Conference on Hybrid Systems and Applications, Lafayette, LA, USA, pp.N/A, 2006. 〈lirmm-00378912〉

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