Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Adaptive dynamic programming (ADP) has been investigated for its new architectures, algorithms and applications for years. Recently, the goal representation (Gr) design has been demonstrated with promising results to improve ADP control performance from certain perspectives. This paper is focused on the theoretical analysis of the goal representation dual heuristic dynamic programming (GrDHP). Starting...
A novel event-triggered approach for a class of nonlinear continuous-time system is proposed in this paper to reduce the computation cost of the dual heuristic dynamic programming (DHP) algorithm. Two neural networks are included in our design. A critic network is used to estimate the partial derivatives of the cost function with respect to its inputs, and an action network is used to approximate...
In this paper, we consider continuous-state systems and pursue a near-optimal policy through online learning. A new online reinforcement learning algorithm—MSEC (Multi-Samples in Each Cell) is proposed. The proposed algorithm combines state aggregation technique and efficient exploration principle, making high utilization of samples observed online. More concretely, we apply a grid over the continuous...
This paper presents a novel adaptive synthetic (ADASYN) sampling approach for learning from imbalanced data sets. The essential idea of ADASYN is to use a weighted distribution for different minority class examples according to their level of difficulty in learning, where more synthetic data is generated for minority class examples that are harder to learn compared to those minority examples that...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.