Learning Policies for Markov Decision Processes From Data
We consider the problem of learning a policy for a Markov decision process consistent with data captured on the state-action pairs followed by the policy. We parameterize the policy using features associated with the state-action pairs. The features can be handcrafted or defined using kernel functio...
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Veröffentlicht in: | IEEE transactions on automatic control 2019-06, Vol.64 (6), p.2298-2309 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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