Filtry
  • Kolekcje
  • Publikacje grupowe
  • Typ pliku
  • Autor
  • Współtwórca
  • Tytuł
  • Temat i słowa kluczowe
  • Typ zasobu
  • Jezyk
  • Prawa do dysponowania publikacją

Szukana fraza: [Abstract = "The theory of partially observable Markov decision processes \(POMDPs\) is a useful tool for developing various intelligent agents, and learning hierarchical POMDP models is one of the key approaches for building such agents when the environments of the agents are unknown and large. To learn hierarchical models, bottom\-up learning methods in which learning takes place in a layer\-by\-layer manner from the lowest to the highest layer are already extensively used in some research fields such as hidden Markov models and neural networks."]

Wyników: 1

obiektów na stronie
AMCS, Volume 25 (2015)

Itoh, Hideaki Fukumoto, Hisao Wakuya, Hiroshi Furukawa, Tatsuya Byrski, Aleksander - ed. Kisiel-Dorohinicki, Marek - ed. Dobrowolski, Grzegorz - ed.

artykuł

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji