文献
J-GLOBAL ID:202102230171011099
整理番号:21A0671893
ロボット把持のためのNo-Regret Shannonエントロピー正則化ニューラル文脈バンディットオンライン学習【JST・京大機械翻訳】
No-Regret Shannon Entropy Regularized Neural Contextual Bandit Online Learning for Robotic Grasping
著者 (5件):
Lee Kyungjae
(Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI,Seoul,Korea,08826)
,
Choy Jaegu
(Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI,Seoul,Korea,08826)
,
Choi Yunho
(Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI,Seoul,Korea,08826)
,
Kee Hogun
(Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI,Seoul,Korea,08826)
,
Oh Songhwai
(Seoul National University,Department of Electrical and Computer Engineering and ASRI,Seoul,Korea,08826)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
IROS
ページ:
9620-9625
発行年:
2020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)