您的位置:山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报(工学版)》

山东大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (4): 23-28.

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    下一篇

预测状态表示综述

王历,高阳,王巍巍   

  1. 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室, 江苏 南京 210093
  • 收稿日期:2010-02-20 出版日期:2010-08-16 发布日期:2010-02-20
  • 作者简介:王历(1986-),男,江苏南通人,硕士研究生,主要研究方向为强化学习. E-mail:wangli.ha@gmail.com
  • 基金资助:

    国家自然科学基金资助项目(60775046)

Survey on predictive representations of state

WANG Li, GAO Yang,  WANG Wei-wei   

  1. National Key Laboratory for Novel Software Technology, Nanjing University, Nanjing 210093, China
  • Received:2010-02-20 Online:2010-08-16 Published:2010-02-20

摘要:

预测状态表示(predictive state representations, PSR)是一种新型的动态系统模型,用动作-观察值序列的预测向量来表示系统的状态以及预测未来事件发生的概率。综述了预测状态表示的基本原理,对其建模算法进行比较,并概括其最新的应用拓展,最后指出其发展方向。

关键词: 线性预测状态表示, 寻找核心测试集, 学习模型参数

Abstract:

 Predictive state representations (PSR) is a novel method for modeling discrete dynamic systems. PSR represents the system′s state using a set of prediction vectors of action-observation sequence. It surveyed basic concepts, problems, methods and latest extended applications of PSR, and points out the development future of the PSR model.

Key words: linear predictive state representations, discovering core tests, learning parameters

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!