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1

Sutton, Richard S. Reinforcement Learning. Boston, MA: Springer US, 1992.

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2

Wiering, Marco, e Martijn van Otterlo, a cura di. Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-27645-3.

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3

Sutton, Richard S., a cura di. Reinforcement Learning. Boston, MA: Springer US, 1992. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4615-3618-5.

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4

Lorenz, Uwe. Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-61651-2.

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5

Nandy, Abhishek, e Manisha Biswas. Reinforcement Learning. Berkeley, CA: Apress, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-3285-9.

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6

S, Sutton Richard, a cura di. Reinforcement learning. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1992.

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7

Lorenz, Uwe. Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-68311-8.

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8

Li, Jinna, Frank L. Lewis e Jialu Fan. Reinforcement Learning. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-28394-9.

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9

Xiao, Zhiqing. Reinforcement Learning. Singapore: Springer Nature Singapore, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-19-4933-3.

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10

Merrick, Kathryn, e Mary Lou Maher. Motivated Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89187-1.

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11

Dong, Hao, Zihan Ding e Shanghang Zhang, a cura di. Deep Reinforcement Learning. Singapore: Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-4095-0.

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12

Sewak, Mohit. Deep Reinforcement Learning. Singapore: Springer Singapore, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-13-8285-7.

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13

Szepesvári, Csaba. Algorithms for Reinforcement Learning. Cham: Springer International Publishing, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-01551-9.

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14

Lorenz, Uwe. Reinforcement Learning From Scratch. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-09030-1.

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15

Ahlawat, Samit. Reinforcement Learning for Finance. Berkeley, CA: Apress, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-8835-1.

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16

Reynolds, Stuart Ian. Reinforcement learning with exploration. Birmingham: University of Birmingham, 2002.

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17

Szepesvári, Csaba. Algorithms for reinforcement learning. San Rafael, Calif. (1537 Fourth Street, San Rafael, CA 94901 USA): Morgan & Claypool, 2010.

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18

Ris-Ala, Rafael. Fundamentals of Reinforcement Learning. Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-37345-9.

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19

Sutton, Richard S. Reinforcement learning: An introduction. Cambridge, Mass: MIT Press, 1998.

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20

Pack, Kaelbling Leslie, a cura di. Recent advances in reinforcement learning. Boston: Kluwer Academic, 1996.

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21

Sanghi, Nimish. Deep Reinforcement Learning with Python. Berkeley, CA: Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6809-4.

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22

Taylor, Matthew E. Transfer in Reinforcement Learning Domains. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-01882-4.

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23

Beysolow II, Taweh. Applied Reinforcement Learning with Python. Berkeley, CA: Apress, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-5127-0.

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24

Sanner, Scott, e Marcus Hutter, a cura di. Recent Advances in Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2012. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-29946-9.

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25

Whiteson, Shimon. Adaptive Representations for Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-13932-1.

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26

Kaelbling, Leslie Pack, a cura di. Recent Advances in Reinforcement Learning. Boston, MA: Springer US, 1996. http://dx.doi.org/10.1007/b102434.

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27

Majumder, Abhilash. Deep Reinforcement Learning in Unity. Berkeley, CA: Apress, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-6503-1.

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28

Girgin, Sertan, Manuel Loth, Rémi Munos, Philippe Preux e Daniil Ryabko, a cura di. Recent Advances in Reinforcement Learning. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-89722-4.

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29

Kaelbling, Leslie Pack. Recent advances in reinforcement learning. Boston: Kluwer Academic, 1996.

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30

Williams, Ronald. Reinforcement learning: Technical tutorial seminar. Piscataway, NJ: Institute of Electrical and Electronics Engineers, 1989.

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31

Whiteson, Shimon. Adaptive representations for reinforcement learning. Berlin: Springer Verlag, 2010.

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32

Sanghi, Nimish. Deep Reinforcement Learning with Python. Berkeley, CA: Apress, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/979-8-8688-0273-7.

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33

Xiao, Liang, Helin Yang, Weihua Zhuang e Minghui Min. Reinforcement Learning for Maritime Communications. Cham: Springer International Publishing, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-32138-2.

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34

Hu, Michael. The Art of Reinforcement Learning. Berkeley, CA: Apress, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-9606-6.

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35

Bhandari, Jalaj. Optimization Foundations of Reinforcement Learning. [New York, N.Y.?]: [publisher not identified], 2020.

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36

Weber, Cornelius, Mark Elshaw e Norbert Michael, a cura di. Reinforcement Learning. I-Tech Education and Publishing, 2008. http://dx.doi.org/10.5772/54.

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37

Sutton, Richard S. Reinforcement Learning. Island Press, 1992.

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38

[ MEI ] AndrewG.Barto [ JIA ] RichardS.Sutton . Reinforcement learning. Electronic Industry Press, 2019.

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39

Sugiyama, Masashi. Statistical Reinforcement Learning. Taylor & Francis Group, 2020.

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40

Sugiyama, Masashi. Statistical Reinforcement Learning. Chapman and Hall/CRC, 2015. http://dx.doi.org/10.1201/b18188.

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41

Gureckis, Todd M., e Bradley C. Love. Computational Reinforcement Learning. A cura di Jerome R. Busemeyer, Zheng Wang, James T. Townsend e Ami Eidels. Oxford University Press, 2015. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199957996.013.5.

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Abstract (sommario):
Reinforcement learning (RL) refers to the scientific study of how animals and machines adapt their behavior in order to maximize reward. The history of RL research can be traced to early work in psychology on instrumental learning behavior. However, the modern field of RL is a highly interdisciplinary area that lies that the intersection of ideas in computer science, machine learning, psychology, and neuroscience. This chapter summarizes the key mathematical ideas underlying this field including the exploration/exploitation dilemma, temporal-difference (TD) learning, Q-learning, and model-based versus model-free learning. In addition, a broad survey of open questions in psychology and neuroscience are reviewed.
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42

Statistical Reinforcement Learning. CRC Press, 2012.

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43

Deep Reinforcement Learning. Springer Singapore Pte. Limited, 2022.

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44

Sugiyama, Masashi. Statistical Reinforcement Learning. Taylor & Francis Group, 2015.

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45

Bellemare, Marc G., Will Dabney e Mark Rowland. Distributional Reinforcement Learning. MIT Press, 2023.

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46

Deep Reinforcement Learning. Springer Nature, 2019.

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47

Deep Reinforcement Learning. Springer Nature, 2020.

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48

Reinforcement Learning Adaptation Learning and Optimization. Springer, 2012.

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49

Mellouk, Abdelhamid, a cura di. Advances in Reinforcement Learning. InTech, 2011. http://dx.doi.org/10.5772/557.

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50

Sutton, Richard S., e Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, 1998.

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