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.
Päätekijät: | Khan, Mahir Asaf, Ashraf, Adib, Amin, Tahmid Adib |
---|---|
Muut tekijät: | Rashid, Warida |
Aineistotyyppi: | Opinnäyte |
Kieli: | English |
Julkaistu: |
Brac University
2023
|
Aiheet: | |
Linkit: | http://hdl.handle.net/10361/18306 |
Samankaltaisia teoksia
-
Implementation of reinforcement learning architecture to augment an AI that can self-learn to play video games
Tekijä: Mahmud, Aqil, et al.
Julkaistu: (2023) -
ROBB: recurrent proximal policy optimization reinforcement learning for optimal block formation in bitcoin blockchain network
Tekijä: Dutta, Amit
Julkaistu: (2024) -
Combinatorial optimization : algorithms and complexity /
Tekijä: Papadimitriou, Christos H.
Julkaistu: (1998) -
Convex optimization /
Tekijä: Boyd, Stephen P.
Julkaistu: (2004) -
Self-learning game bot using deep reinforcement learning
Tekijä: Ananto, Azizul Haque
Julkaistu: (2018)