Knowledge Commons of Institute of Automation,CAS
Boosting On-Policy Actor–Critic With Shallow Updates in Critic | |
Luntong Li; Yuanheng Zhu | |
发表期刊 | IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems |
2024 | |
页码 | 1-10 |
摘要 | Deep reinforcement learning (DRL) benefits from |
七大方向——子方向分类 | 强化与进化学习 |
国重实验室规划方向分类 | 多智能体决策 |
是否有论文关联数据集需要存交 | 否 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/57222 |
专题 | 多模态人工智能系统全国重点实验室_深度强化学习 |
通讯作者 | Yuanheng Zhu |
作者单位 | chinese academy of sciences, institute of automation |
第一作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
通讯作者单位 | 中国科学院自动化研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | Luntong Li,Yuanheng Zhu. Boosting On-Policy Actor–Critic With Shallow Updates in Critic[J]. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,2024:1-10. |
APA | Luntong Li,&Yuanheng Zhu.(2024).Boosting On-Policy Actor–Critic With Shallow Updates in Critic.IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems,1-10. |
MLA | Luntong Li,et al."Boosting On-Policy Actor–Critic With Shallow Updates in Critic".IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (2024):1-10. |
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文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
Boosting_On-Policy_A(9953KB) | 期刊论文 | 作者接受稿 | 开放获取 | CC BY-NC-SA | 浏览 下载 |
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