A Predictive Model for Imitation Learning in Partially Observable Environments

Boularias, A

doi:10.1109/ICMLA.2008.142

A Predictive Model for Imitation Learning in Partially Observable Environments

Boularias, A. (2008). A Predictive Model for Imitation Learning in Partially Observable Environments. In A., Wani, X.-W., Chen, D., Casasent, L., Kurgan, T., Hu, & K., Hafeez (Eds.), 2008 Seventh International Conference on Machine Learning and Applications (pp. 83-90). Piscataway, NJ, USA: IEEE.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-C629-C 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-36A3-8

資料種別: 会議論文

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Boularias, A¹, 著者

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要旨: Learning by imitation has shown to be a powerful paradigm for automated learning in autonomous robots. This paper presents a general framework of learning by imitation for stochastic and partially observable systems. The model is a Predictive Policy Representation (PPR) whose goal is to represent the teacher‘s policies without any reference to states. The model is fully described in terms of actions and observations only. We show how this model can efficiently learn the personal behavior and preferences of an assistive robot user.

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日付: 出版: 2008-12

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BibTex参照ID: 6830

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出版物名: 2008 Seventh International Conference on Machine Learning and Applications

種別: 会議論文集

著者・編者:
Wani, AM, 編集者
Chen, X-W, 編集者
Casasent, D, 編集者
Kurgan, LA, 編集者
Hu, T, 編集者
Hafeez, K, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Piscataway, NJ, USA : IEEE

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 83 - 90 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-0-7695-3495-4

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