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Cookie akzeptierenRiccardo Zoppoli / Thomas Parisini / Giorgio Gnecco / Marcello Sanguineti
Neural Approximations for Optimal Control and Decision
- Springer International Publishing
- 2019
- Gebunden
- 536 Seiten
- ISBN 9783030296919
Neural Approximations for Optimal Control and Decision provides a comprehensive methodology for the approximate solution of functional optimization problems using neural networks and other nonlinear approximators where the use of traditional optimal control tools is prohibited by complicating factors like non-Gaussian noise, strong nonlinearities, large dimension of state and control vectors, etc. Features of the text include: ¿ a general functional optimization framework; ¿ thorough illustration of recent theoretical insights into the approximate solutions of complex functional optimization problems; ¿ comparison of classical and neural-network based methods of approximate solution; ¿ bounds to the errors of approximate solutions; ¿ solution algorithms for optimal control and decision
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