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Theory and Application of Statistical Reinforcement Learning

统计强化学习理论与应用

基本信息

批准号：
17H00757
负责人：
Sugiyama Masashi
金额：
$ 28.79万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-01 至 2022-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（40）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

杉山将のウェブページ

杉山雅史的网页

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Machine Learning from Weak Supervision: An Empirical Risk Minimization Approach

弱监督下的机器学习：一种经验性风险最小化方法

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Masashi Sugiyama;Han Bao;Takashi Ishida;Nan Lu;Tomoya Sakai;and Gang Niu
通讯作者：
and Gang Niu

A unified view of likelihood ratio and reparameterization gradients

DOI：
发表时间：
2021-05
期刊：
ArXiv
影响因子：
0
作者：
Paavo Parmas;Masashi Sugiyama
通讯作者：
Paavo Parmas;Masashi Sugiyama

Data61(Australia)

Data61（澳大利亚）

DOI：
发表时间：
期刊：
影响因子：
0
作者：
通讯作者：

Expectation Propagation for t-Exponential Family Using q-Algebra

DOI：
发表时间：
2017-05
期刊：
影响因子：
0
作者：
Futoshi Futami;Issei Sato;Masashi Sugiyama
通讯作者：
Futoshi Futami;Issei Sato;Masashi Sugiyama

DOI：
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作者：
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作者：
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Sugiyama Masashi其他文献

An Online Policy Gradient Algorithm for Markov Decision Processes with Continuous States and Actions

具有连续状态和动作的马尔可夫决策过程的在线策略梯度算法

DOI：
10.1162/neco_a_00808
发表时间：
2014-09
期刊：
Neural Computation
影响因子：
2.9
作者：
Ma Yao;Zhao Tingting;Hatano Kohei;Sugiyama Masashi
通讯作者：
Sugiyama Masashi

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基于机器学习技术的动力系统重构

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Tanimoto Akira;Yamada So;Takenouchi Takashi;Sugiyama Masashi;Kashima Hisashi;Naoto Nakano
通讯作者：
Naoto Nakano

海洋地球研究船「みらい」による北極海観測と砕氷船への期待

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DOI：
发表时间：
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期刊：
影响因子：
0
作者：
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通讯作者：
西野茂人

ブッシュマンの道具を言語学的に見る

从语言学角度审视布须曼人的工具

DOI：
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
0
作者：
Ohnishi Motoya;Notomista Gennaro;Sugiyama Masashi;Egerstedt Magnus;中川裕
通讯作者：
中川裕

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使用以前的经验作为人形运动学习中的模拟模型的尝试和错误

DOI：
10.1109/mra.2015.2511681
发表时间：
2016
期刊：
IEEE Robotics and Automation Magazine
影响因子：
5.7
作者：
Sugimoto Norikazu;Tangkaratt Voot;Sugiyama Masashi;Wensveen Thijs;Zhao Tingting;Morimoto Jun;Sugimoto N
通讯作者：
Sugimoto N