中文版 | English

在结果中检索

CASIA OpenIR

浏览/检索结果: 共6条，第1-6条 帮助

限定条件        
已选(0)清除 条数/页：   排序方式：
Conservative Policy Gradient in Multi-critic Setting 会议论文
, Hangzhou, China, 2019.11.22-24
作者:  Xi, Bao;  Wang, Rui;  Wang, Shuo;  Lu, Tao;  Cai, Yinghao
浏览  |  Adobe PDF(379Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：243/84  |  提交时间：2021/02/02
inconsistancy  stablility  Q learning  policy gradient  
Curiosity-Driven Exploration for Off-Policy Reinforcement Learning Methods 会议论文
, Dali, China, 2019.12.06-2019.12.08
作者:  Li, Boyao;  Lu, Tao;  Li, Jiayi;  Lu, Ning;  Cai, Yinghao;  Wang, Shuo
浏览  |  Adobe PDF(2877Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：219/75  |  提交时间：2020/08/27
An Automatic Robot Skills Learning System from Robot's Real-World Demonstrations 会议论文
, Nanchang, China, 2019.06.03-2019.06.05
作者:  Li, Boyao;  Lu, Tao;  Li, Xiaocan;  Cai, Yinghao;  Wang, Shuo
浏览  |  Adobe PDF(10072Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：173/38  |  提交时间：2020/08/27
learn from demonstrations  simulation  real-world demonstrations  coordinate transformation  
Mixing Update Q-value for Deep Reinforcement Learning 会议论文
, Budapest, Hungary, 2019/7/14-19
作者:  Li Zhunan;  Hou Xinwen
浏览  |  Adobe PDF(468Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：205/80  |  提交时间：2020/06/10
Autonomous Navigation with Improved Hierarchical Neural Network Based on Deep Reinforcement Learning 会议论文
, 中国 广州, 2019.07.27-2019.07.30
作者:  Zhang, Haiying;  Qiu, Tenghai;  Li, Shuxiao;  Zhu, Chengfei;  Lan, Xiaosong;  Chang, Hongxing
浏览  |  Adobe PDF(349Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：328/104  |  提交时间：2020/06/09
Autonomous Navigation  DDPG  Improved Hierarchical Neural Network  Curriculum Learning  
Addressing Reward Engineering for Deep Reinforcement Learning on Multi-stage Task 会议论文
, Australia, 2019-12
作者:  Chen, Bin;  Su, Jianhua
浏览  |  Adobe PDF(1169Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：364/90  |  提交时间：2020/06/08