Abstract-Vi anser problemet med online-värde funktionsuppskattning i förstärkning lärande. Vi koncentrerar oss på funktionen catimator att använda. För att försöka bryta dimensionalitetens förbannelse fokuserar vi på icke-parametrisk funktions approximators. Vi föreslår att använda kärnor i tidsskillnaden algoritmer genom att använda regression via LASSO. Vi introducerar algoritmen (EGD) som är en direkt anpassning av den som nyligen införts i LARS algoritmfamilj för att lösa LASSO. Vi förespråkar vårt val av EGD som en förnuftig algoritm för dessa uppgifter. Vi presenterar EGD-algoritmen i detalj samt några experimentella resultat. Vi insisterar på EGD:s kvaliteter för att stärka lärandet.
Vi undersöker också en kärnoriserad version av LARS algoritm REF.
Sparse Temporal Difference Learning Using LASSO
{'venue': '2007 IEEE International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning', 'journal': '2007 IEEE International Symposium on Approximate Dynamic Programming and Reinforcement Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}