Utilizando el aprendizaje inverso por refuerzo con trayectorias reales para obtener simulaciones de peatones más confiables
Autores: Martinez-Gil, Francisco; Lozano, Miguel; García-Fernández, Ignacio; Romero, Pau; Serra, Dolors; Sebastián, Rafael
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Utilizando el aprendizaje inverso por refuerzo con trayectorias reales para obtener simulaciones de peatones más confiables
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Aprendizaje por refuerzo
Función de valor
Aprendizaje inverso por refuerzo
Comportamientos
Algoritmos
Políticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El aprendizaje por refuerzo es una de las técnicas de aprendizaje automático más prometedoras para obtener comportamientos inteligentes para agentes incorporados en simulaciones.
Descripción
El aprendizaje por refuerzo es una de las técnicas de aprendizaje automático más prometedoras para obtener comportamientos inteligentes para agentes incorporados en simulaciones.