Learning for stochastic dynamic programming

Sylvain Gelly 1 Jérémie Mary 1 Olivier Teytaud 1
1 TANC - Algorithmic number theory for cryptology
LIX - Laboratoire d'informatique de l'École polytechnique [Palaiseau], Inria Saclay - Ile de France, X - École polytechnique, CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR7161
Abstract : We present experimental results about learning function values (i.e. Bellman values) in stochastic dynamic programming (SDP). All results come from openDP (opendp.sourceforge.net), a freely available source code, and therefore can be reproduced. The goal is an independent comparison of learning methods in the framework of SDP.
Type de document :
Communication dans un congrès
11th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Apr 2006, bruges Belgium, 2006
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Contributeur : Sylvain Gelly <>
Soumis le : jeudi 9 novembre 2006 - 17:06:02
Dernière modification le : jeudi 10 mai 2018 - 02:06:30
Document(s) archivé(s) le : jeudi 20 septembre 2012 - 14:35:23

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  • HAL Id : inria-00112796, version 1

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Sylvain Gelly, Jérémie Mary, Olivier Teytaud. Learning for stochastic dynamic programming. 11th European Symposium on Artificial Neural Networks (ESANN), Apr 2006, bruges Belgium, 2006. 〈inria-00112796〉

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