Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloA Gentle Introduction to Reinforcement Learning and its Application in Different Fields
Anno di pubblicazione2020
FormatoElettronico
Autore/iM. Naeem and S. T. H. Rizvi and A. Coronato
Affiliazioni autoriICAR-CNR
Autori CNR e affiliazioni
  • ANTONIO CORONATO
Lingua/e
  • inglese
AbstractDue to the recent progress in Deep Neural Networks, Reinforcement Learning (RL) has become one of the most important and useful technology. It is a learning method where a software agent interacts with an unknown environment, selects actions, and progressively discovers the environment dynamics. RL has been effectively applied in many important areas of real life. This article intends to provide an in-depth introduction of the Markov Decision Process, RL and its algorithms. Moreover, we present a literature review of the application of RL to a variety of fields, including robotics and autonomous control, communication and networking, natural language processing, games and self-organized system, scheduling management and configuration of resources, and computer vision.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da1
Pagine a1
Pagine totali32
RivistaIEEE access
Attiva dal 2013
Editore: Institute of Electrical and Electronics Engineers - Piscataway, NJ
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 2169-3536
Titolo chiave: IEEE access
Titolo proprio: IEEE access
Numero volume della rivista-
Fascicolo della rivista-
DOI10.1109/ACCESS.2020.3038605
Verificato da referee-
Stato della pubblicazionePreprint
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-85097338959)
  • ISI Web of Science (WoS) (Codice:WOS:000594419800001)
Parole chiaveArtificial Intelligence, Reinforcement Learning;Applications;Healthcare;Robotics;Communication;Natural Language Processing;Computer Vision;Resource Management;IoT
Link (URL, URI)https://ieeexplore.ieee.org/document/9261348
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ICAR — Istituto di calcolo e reti ad alte prestazioni
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • DIT.AD022.128.002 : ASMARA - ICAR
Progetti Europei-
Allegati
articolo (documento privato )
Tipo documento: application/pdf