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inria-00356262, version 1

Incremental Basis Function Expansion in Reinforcement Learning using Cascade-Correlation Networks

Sertan Girgin 1, Philippe Preux 12

8th International Conference on Machine Learning and Applications (2008) 75-82

Résumé : In reinforcement learning, it is a common practice to map the state(-action) space to a different one using basis functions. This transformation aims to represent the input data in a more informative form that facilitates and improves subsequent steps. As a ''good'' set of basis functions result in better solutions and defining such functions becomes a challenge with increasing problem complexity, it is beneficial to be able to generate them automatically. In this paper, we propose a new approach based on Bellman residual for constructing basis functions using cascade-correlation learning architecture. We show how this approach can be applied to Least Squares Policy Iteration algorithm in order to obtain a better approximation of the value function, and consequently improve the performance of the resulting policies. We also present the effectiveness of the method empirically on some benchmark problems.

  • 1 :  SEQUEL (INRIA Futurs)
  • INRIA – CNRS : UMR8146 – Université Lille I - Sciences et technologies – Université Lille III - Sciences humaines et sociales – Ecole Centrale de Lille
  • 2 :  Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille (LIFL)
  • CNRS : UMR8022 – Université Lille I - Sciences et technologies – Université Lille III - Sciences humaines et sociales – INRIA
  • Domaine : Statistiques/Machine Learning
    Informatique/Réseau de neurones
    Informatique/Intelligence artificielle
 
  • inria-00356262, version 1
  • oai:hal.inria.fr:inria-00356262
  • Contributeur : 
  • Soumis le : Jeudi 8 Novembre 2012, 15:33:10
  • Dernière modification le : Jeudi 11 Juillet 2013, 09:50:47
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