Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Harris, Christopher K"'
Autor:
Che, Fengdi, Xiao, Chenjun, Mei, Jincheng, Dai, Bo, Gummadi, Ramki, Ramirez, Oscar A, Harris, Christopher K, Mahmood, A. Rupam, Schuurmans, Dale
Publikováno v:
Proceedings of the 41 st International Conference on Machine Learning, 2024
We prove that the combination of a target network and over-parameterized linear function approximation establishes a weaker convergence condition for bootstrapped value estimation in certain cases, even with off-policy data. Our condition is naturall
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.21043
Publikováno v:
CVPR
Deep neural network based reinforcement learning (RL) can learn appropriate visual representations for complex tasks like vision-based robotic grasping without the need for manually engineering or prior learning a perception system. However, data for
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::855bf7a3858b320a1dba3f13afe83513
http://arxiv.org/abs/2006.09001
http://arxiv.org/abs/2006.09001
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
WWW
In-app advertising is a complex market worth billions of dollars per year, yet it has been studied significantly less than traditional web display ads. In this paper we study an important but often overlooked feature of ads in mobile apps (mostly abs
Autor:
Harris Christopher K, Hal R. Varian
Publikováno v:
American Economic Review. 104:442-445
We describe two auction forms for search engine advertising and present two simple theoretical results concerning i) the estimation of click-through rates and ii) how to adjust the auctions for broad match search. We also describe some of the practic
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.