Reinforcement learning in non-stationary environments using spatiotemporal analysis

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce) Anabilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2017

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: BURAK MUHAMMED GÖNCÜ

Danışman: Mustafa Borahan Tümer

Özet:

Geleneksel 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.