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Data-Efficient Control Policy Search using Residual Dynamics Learning

Saveriano, Matteo und Yin, Yuchao und Falco, Pietro und Lee, Dongheui (2017) Data-Efficient Control Policy Search using Residual Dynamics Learning. In: IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. IROS 2017, 2017-09-24 - 2017-09-28, Vancouver, Canada. doi: 10.1109/iros.2017.8206343.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/117916/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Data-Efficient Control Policy Search using Residual Dynamics Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Saveriano, MatteotumNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yin, YuchaoTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Falco, PietrotumNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/iros.2017.8206343
Status:veröffentlicht
Stichwörter:reinforcement learning, control policy, gaussian process, residual learning
Veranstaltungstitel:IROS 2017
Veranstaltungsort:Vancouver, Canada
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:24 September 2017
Veranstaltungsende:28 September 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Terrestrische Assistenz-Robotik (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Lee, Prof. Dongheui
Hinterlegt am:07 Jan 2018 22:38
Letzte Änderung:07 Jun 2024 10:47

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