Deep Q-network using reservoir computing with multi-layered readout
Deep Q-network using reservoir computing with multi-layered readout
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使用具有多层读出功能的储层计算的深度 Q 网络
DOI：
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Toshitaka Matsuki
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Matsuyama Remi;Maeda Keisuke;Yamanaka Yosuke;Ishida Yuria;Nonogaki Tomoyuki;Kato Ryoko;Shimizu Akio;Ueshima Junko;Kazaoka Yoshiaki;Hayashi Tomio;Ito Kunihiro;Furuhashi Akifumi;Ono Takayuki;Mori Naoharu;Toshitaka Matsuki
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DOI：
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发表时间：
2018-09
期刊：
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影响因子：
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作者：
Steven Kapturowski;Georg Ostrovski;John Quan;R. Munos;Will Dabney
通讯作者：
Steven Kapturowski;Georg Ostrovski;John Quan;R. Munos;Will Dabney
为 Atari 游戏执行深度循环双 Q 学习
DOI：
10.1109/la-cci47412.2019.9036763
发表时间：
2019
期刊：
2019 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI)
影响因子：
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作者：
Felipe Moreno
通讯作者：
Felipe Moreno
具有隐藏状态的强化学习
DOI：
10.7551/mitpress/3116.003.0038
发表时间：
1993
期刊：
Artif. Intell.
影响因子：
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作者：
Longxin Lin;Tom Michael Mitchell
通讯作者：
Tom Michael Mitchell
通过强化学习和神经网络的简单耦合，在真实环境中从原始相机图像中学习动作生成
DOI：
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发表时间：
2009
期刊：
Advances in Neuro-Information Processing, Lecture Notes in Computer Science Vol.5506
影响因子：
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作者：
Katsunari Shibata;Tomohiko Kawano
通讯作者：
Tomohiko Kawano