Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
Zur Ablage hinzufügen
  Lokale TagsFreigabegeschichteDetailsÜbersicht

Freigegeben
Konferenzbeitrag

Policy Learning with Hypothesis Based Local Action Selection

MPG-Autoren
/persons/resource/persons85081

Bohg,  J.
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons118769

Ratliff,  N.
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

/persons/resource/persons76037

Schaal,  S.
Dept. Autonomous Motion, Max Planck Institute for Intelligent Systems, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
Es sind keine externen Ressourcen hinterlegt
Volltexte (beschränkter Zugriff)
Für Ihren IP-Bereich sind aktuell keine Volltexte freigegeben.
Volltexte (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Volltexte in PuRe verfügbar
Ergänzendes Material (frei zugänglich)
Es sind keine frei zugänglichen Ergänzenden Materialien verfügbar
Zitation

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.


Zitierlink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-002A-207D-9
Zusammenfassung
Es ist keine Zusammenfassung verfügbar