Representación predictiva del estado - Predictive state representation
En informática , una representación de estado predictivo ( PSR ) es una forma de modelar un estado de sistema dinámico controlado a partir de un historial de acciones tomadas y observaciones resultantes. PSR captura el estado de un sistema como un vector de predicciones para futuras pruebas (experimentos) que se pueden realizar en el sistema. Una prueba es una secuencia de pares de acción-observación y su predicción es la probabilidad de que ocurra la secuencia de observación de la prueba si la secuencia de acción de la prueba se ejecutara en el sistema. Una de las ventajas de usar PSR es que las predicciones están directamente relacionadas con cantidades observables. Esto contrasta con otros modelos de sistemas dinámicos, como los procesos de decisión de Markov parcialmente observables (POMDP) en los que el estado del sistema se representa como una distribución de probabilidad sobre estados nominales no observados.
Referencias
- Littman, Michael L .; Richard S. Sutton ; Satinder Singh (2002). "Representaciones predictivas de estado" (PDF) . Avances en sistemas de procesamiento de información neuronal 14 (NIPS) . págs. 1555-1561.
- Singh, Satinder; Michael R. James; Matthew R. Rudary (2004). "Representaciones de estado predictivo: una nueva teoría para el modelado de sistemas dinámicos" (PDF) . Incertidumbre en Inteligencia Artificial: Actas de la XX Conferencia (UAI) . págs. 512–519.
- Wiewiora, Eric Walter (2008), Modelado de distribuciones de probabilidad con representaciones de estado predictivo (PDF)
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