Zobrazeno 1 - 4
of 4
pro vyhledávání: '"Kong, Ruofan"'
Autor:
Gudimella, Aditya, Story, Ross, Shaker, Matineh, Kong, Ruofan, Brown, Matthew, Shnayder, Victor, Campos, Marcos
Deep reinforcement learning yields great results for a large array of problems, but models are generally retrained anew for each new problem to be solved. Prior learning and knowledge are difficult to incorporate when training new models, requiring i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1709.06977
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:
2014 American Control Conference; 2014, p464-470, 7p
Autor:
Kong, Ruofan
Publikováno v:
2012 IEEE International Conference on Mechatronics & Automation; 1/ 1/2012, p1220-1226, 7p