The Reward Biased Method: An Optimism based Approach for Reinforcement Learning
The Reward Biased Method: An Optimism based Approach for Reinforcement Learning
复制标题
奖励偏差方法：基于乐观的强化学习方法
DOI：
10.1109/allerton58177.2023.10313396
复制
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Kumar, P. R.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mete, Akshay;Singh, Rahul;Kumar, P. R.
登录
查看更多内容
(1) 制作学校午餐Champuru研究食谱，并将其应用于通过学校午餐进行饮食教育的实践，2013年4月1日《琉球新闻报》发表《冲绳社会面临的长寿崩溃15个挑战》
DOI：
--
发表时间：
--
期刊：
影响因子：
--
作者：
通讯作者：
--
用于自适应控制和学习的输入扰动
影响因子：
6.4
作者：
Shirani Faradonbeh, Mohamad Kazem;Tewari, Ambuj;Michailidis, George
通讯作者：
Michailidis, George
DOI：
--
发表时间：
2020-11
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Akshay Mete;Rahul Singh;Xi Liu;P. Kumar
通讯作者：
Akshay Mete;Rahul Singh;Xi Liu;P. Kumar
DOI：
10.1609/aaai.v35i9.16961
发表时间：
2020-10
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
Yu-Heng Hung;Ping-Chun Hsieh;Xi Liu;P. Kumar
通讯作者：
Yu-Heng Hung;Ping-Chun Hsieh;Xi Liu;P. Kumar
强化学习的 RBMLE 方法
DOI：
10.1109/ciss53076.2022.9751189
发表时间：
2022
期刊：
IEEE
影响因子：
--
作者：
Mete, Akshay;Singh, Rahul;Kumar, P. R.
通讯作者：
Kumar, P. R.