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  Policy Learning with Hypothesis Based Local Action Selection

Sankaran, B., Bohg, J., Ratliff, N., & Schaal, S. (2015). Policy Learning with Hypothesis Based Local Action Selection. In Proceedings Reinforcement Learning and Decision Making (pp. 94-97). Arlington, VA: National Science Foundation.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-207D-9 Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002D-5641-F
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Sankaran, B.1, Autor
Bohg, J.2, Autor           
Ratliff, N.2, Autor           
Schaal, S.2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, DE, ou_1497646              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schaal
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2015-06
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: 4
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 1503
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2nd Multidisciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM 2015)
Veranstaltungsort: Edmonton, Alberta, Canada
Start-/Enddatum: 2015-06-07 - 2015-06-10

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings Reinforcement Learning and Decision Making
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Arlington, VA : National Science Foundation
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 94 - 97 Identifikator: -