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  Non-parametric Policy Search with Limited Information Loss

van Hoof, H., Neumann, G., & Peters, J. (2017). Non-parametric Policy Search with Limited Information Loss. Journal of Machine Learning Research, 18: 73. Retrieved from http://jmlr.org/papers/v18/16-142.html.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-2543-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-74AE-6
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
van Hoof, H.1, Autor
Neumann, G.1, Autor
Peters, J2, Autor           
Affiliations:
1External Organizations, ou_persistent22              
2Dept. Empirical Inference, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society, ou_1497647              

Inhalt

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Schlagwörter: Abt. Schölkopf
 Zusammenfassung: -

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2017-082017
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: 46
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: vanHoof_JMLR_2017
URI: http://jmlr.org/papers/v18/16-142.html
URI: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3176817
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Journal of Machine Learning Research
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Brookline, MA : Microtome Publishing
Seiten: - Band / Heft: 18 Artikelnummer: 73 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1532-4435
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111002212682020