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PI-REM: Policy Improvement with REsidual Model learning

Saveriano, Matteo und Lee, Dongheui (2017) PI-REM: Policy Improvement with REsidual Model learning. International Workshop on Human-Friendly Robotics, 2017-11-06 - 2017-11-07, Napoli, Italy.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/117917/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:PI-REM: Policy Improvement with REsidual Model learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Saveriano, MatteoTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:reinforcement learning
Veranstaltungstitel:International Workshop on Human-Friendly Robotics
Veranstaltungsort:Napoli, Italy
Veranstaltungsart:Workshop
Veranstaltungsbeginn:6 November 2017
Veranstaltungsende:7 November 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 22:39
Letzte Änderung:12 Aug 2024 11:53

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