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文献
J-GLOBAL ID：201702237960093152
整理番号：17A1271548
初期化の不要な誘導政策探索:確率的初期状態を用いた効率的な深部強化学習【Powered by NICT】
Reset-free guided policy search: Efficient deep reinforcement learning with stochastic initial states
Montgomery William
(Department of Computer Science and Engineering, University of Washington, Seattle, WA 98195)
,
Ajay Anurag
(Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94709)
,
Finn Chelsea
(Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94709)
,
Abbeel Pieter
(Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94709)
,
Levine Sergey
(Department of Electrical Engineering and Computer Sciences, University of California, Berkeley, Berkeley, CA 94709)
資料名：
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017 号： ICRA ページ： 3373-3380 発行年： 2017年
JST資料番号： W2441A 資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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