Link lub cytat.
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37654
Tytuł: | A survey of the potentials of model-based reinforcement learning algorithms in medicine |
Authors: | Abdulhameed, Abubakar Sadiq Lupenko, S. |
Akcesoria: | Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ruska 56, Ternopil, Ukraine |
Cytat: | Abdulhameed A. S. A survey of the potentials of model-based reinforcement learning algorithms in medicine / Abubakar Sadiq Abdulhameed, S. Lupenko // Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 08-09 December 2021. — Tern. : TNTU, 2021. — P. 107. — (Комп’ютерні системи та мережі). |
Bibliographic description: | Abdulhameed A. S., Lupenko S. (2021) A survey of the potentials of model-based reinforcement learning algorithms in medicine. Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies" (Tern., 08-09 December 2021), pp. 107. |
Część publikacji: | Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2021 Proceedings of the scientific and technical conference "Information models, systems and technologies", 2021 |
Konferencja/wydarzenie: | Ⅸ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
Journal/kolekcja: | Матеріали Ⅸ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“ |
Data wydania: | 8-gru- 21 |
Date of entry: | 23-mar-2022 |
Wydawca: | ТНТУ TNTU |
Place edycja: | Тернопіль Ternopil |
Zakresu czasowego: | 08-09 грудня 2021 року 08-09 December 2021 |
Strony: | 1 |
Zakres stron: | 107 |
Główna strona: | 107 |
Strona końcowa: | 107 |
Abstract: | Contemporary reinforcement learning research teams have made remarkable progress in games and comparatively less in the medical field. Most recent implementations of reinforcement learning are focused on model-free learning algorithms as they are relatively easier to implement. This paper seeks to present model-based reinforcement learning notions, and articulate how model-based learning can be efficient in medical image processing in juxtaposition to model-free learning. |
URI: | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37654 |
Właściciel praw autorskich: | © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021 |
Związane URL literatura: | https://www.ctoam.com/precision-oncology/why-we-exist/standard-treatment/diagnostics/ct-scan/ |
References: | 1. Micheal Kirsch. When a CT scan misses cancer. KeninMD, April 26, 2015. URL: https://www.ctoam.com/precision-oncology/why-we-exist/standard-treatment/diagnostics/ct-scan/. 2. Mnih V, Kavukcuoglu K, Silver D, Rusu AA, Veness J, Bellemare MG, et al. Human-level control through deep reinforcement learning. Nature. 2015 Feb; 518(7540): 529–33. |
Typ zawartości: | Conference Abstract |
Występuje w kolekcjach: | IX науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2021) |
Pliki tej pozycji:
Plik | Opis | Wielkość | Format | |
---|---|---|---|---|
IMST_2021_Abdulhameed_A_S-A_survey_of_the_potentials_107.pdf | 165,38 kB | Adobe PDF | Przeglądanie/Otwarcie | |
IMST_2021_Abdulhameed_A_S-A_survey_of_the_potentials_107.djvu | 17,98 kB | DjVu | Przeglądanie/Otwarcie | |
IMST_2021_Abdulhameed_A_S-A_survey_of_the_potentials_107__COVER.png | 466,19 kB | image/png | Przeglądanie/Otwarcie |
Pozycje DSpace są chronione prawami autorskimi