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  Efficient Sample Reuse in EM-Based Policy Search

Hachiya, H., Peters, J., & Sugiyama, M. (2009). Efficient Sample Reuse in EM-Based Policy Search. In W. Buntine, M. Grobelnik, D. Mladenic, & J. Shaw-Taylor (Eds.), Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2009, Bled, Slovenia, September 7-11, 2009 (pp. 469-484). Berlin, Germany: Springer.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Hachiya, H, Autor           
Peters, J1, 2, Autor           
Sugiyama, M, Autor
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Direct policy search is a promising reinforcement learning framework in particular for controlling in continuous, high-dimensional systems such as anthropomorphic robots. Policy search often requires a large number of samples for obtaining a stable policy update estimator due to its high flexibility. However, this is prohibitive when the sampling cost is expensive. In this paper, we extend a EM-based policy search method so that previously collected samples can be efficiently reused. The usefulness of the proposed method, called Reward-weighted Regression with sample Reuse, is demonstrated through a robot learning experiment.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1007/978-3-642-04180-8_48
BibTex Citekey: 6068
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 16th European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML PKDD 2009)
Veranstaltungsort: Bled, Slovenia
Start-/Enddatum: 2009-09-07 - 2009-09-11

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases: European Conference, ECML PKDD 2009, Bled, Slovenia, September 7-11, 2009
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Buntine, W, Herausgeber
Grobelnik, M, Herausgeber
Mladenic, D, Herausgeber
Shaw-Taylor, J, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 469 - 484 Identifikator: ISBN: 978-3-642-04179-2

Quelle 2

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Titel: Lecture Notes in Computer Science
Genre der Quelle: Reihe
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: 5781 Artikelnummer: - Start- / Endseite: - Identifikator: -