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Efficient Actor-Critic and Policy-Gradient Methods for Reinforcement Learning

Efficient Actor-Critic and Policy-Gradient Methods for Reinforcement Learning
用于强化学习的高效 Actor-Critic 和策略梯度方法
批准号：
405275-2011
负责人：
Maei, Hamid
金额：
$1.46万
依托单位：
Stanford University
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Postdoctoral Fellowships
财政年份：
2011
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2011-01-01 至 2012-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=488689
关键词：
EfficientActorCriticPolicyGradient

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Efficient Actor-Critic and Policy-Gradient Methods for Reinforcement Learning
  • 批准号：
    405275-2011
  • 项目类别：
    Postdoctoral Fellowships
  • 资助金额：
    $1.46万
  • 财政年份：
    2013
  • 负责人：
    Maei, Hamid
  • 依托单位：
    Stanford University
Efficient Actor-Critic and Policy-Gradient Methods for Reinforcement Learning
  • 批准号：
    405275-2011
  • 项目类别：
    Postdoctoral Fellowships
  • 资助金额：
    $2.91万
  • 财政年份：
    2012
  • 负责人：
    Maei, Hamid
  • 依托单位：
    Stanford University
国内基金
海外基金
基于深度时间差分Actor-Critic 策略的航行体时空复合大数据学习及避障控制
  • 批准号：
    21ZR1426600
  • 项目类别：
    省市级项目
  • 资助金额：
    --
  • 批准年份：
    2021
  • 负责人：
    黄志坚
  • 依托单位：
    上海海事大学
连续动作空间深度Actor-Critic算法研究
  • 批准号：
    61762032
  • 项目类别：
    地区科学基金项目
  • 资助金额：
    36.0万元
  • 批准年份：
    2017
  • 负责人：
    张春元
  • 依托单位：
    海南大学