强化学习框架中的卡尔曼滤波控制
机器学习
2007-05-23 v1 人工智能
摘要
在脑建模中使用卡尔曼滤波模型的兴趣日益增长。反过来，使卡尔曼滤波器适用于强化学习也具有相当重要的意义。在通常的最优控制表述中，它是通过求解向后递归离线计算的。在本技术笔记中，我们表明对线性二次高斯卡尔曼滤波模型稍作修改，即可实现最优控制的在线估计，并搭建起通往强化学习的桥梁。此外，价值估计的学习规则呈现出由价值估计误差加权的赫布形式。
引用
@article{arxiv.cs/0301007,
title = {Kalman filter control in the reinforcement learning framework},
author = {Istvan Szita and Andras Lorincz},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0301007},
year = {2007}
}
备注
4 pages