Publication:
Reinforcement learning in non-stationary environments using spatiotemporal analysis

Simple item page
dc.contributor.advisorTÜMER, M Borahan
dc.contributor.authorGöncü, Burak Muhammed
dc.contributor.departmentMarmara Üniversitesi
dc.contributor.departmentFen Bilimleri Enstitüsü
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Bilgisayar Mühendisliği Programı
dc.date.accessioned2026-01-13T14:38:21Z
dc.date.issued2017
dc.description.abstractGeleneksel pekiştirmeli öğrenme (PÖ) yöntemleri ortamın veya hedefin değişkenlik gösterdiği durumlarda öğrenme sağlayamamaktadırlar. ABSTRACT Traditional reinforcement learning (RL) approaches fail to learn a policy to attain a dynamic or non-stationary goal.
dc.format.extent44 y.
dc.identifier.urihttps://katalog.marmara.edu.tr/veriler/yordambt/cokluortam/3B/DC8910BA-7D37-FF4D-9A59-8A92C1E15986.pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11424/202262
dc.language.isoeng
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectBilgisayar, Mühendislik
dc.subjectdurağan olmayan RL
dc.subjectNon-stationary
dc.subjectpekiştirmeli öğrenme
dc.subjectRL
dc.titleReinforcement learning in non-stationary environments using spatiotemporal analysis
dc.typemasterThesis
dspace.entity.typePublication

Files

Collections

Tezler