Analyzing optimization landscape of recent policy optimization methods in deep RL

Analyzing optimization landscape of recent policy optimization methods in deep RL

This thesis is submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Bachelor of Science in Computer Science, 2022.

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Khan, Mahir Asaf, Ashraf, Adib, Amin, Tahmid Adib
Weitere Verfasser:	Rashid, Warida
Format:	Abschlussarbeit
Sprache:	English
Veröffentlicht:	Brac University 2023
Schlagworte:	Optimization landscape Policy optimization Deep reinforcement learning Variance reduction Control variates Cognitive learning theory Machine learning
Online Zugang:	http://hdl.handle.net/10361/18306

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