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Universitätsbibliographie

Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz


Lötzsch, Winfried ; Vitay, Julien ; Hamker, Fred H.
Eibl, Maximilian ; Gädke, Martin (Hrsg.)

Training a deep policy gradient-based neural network with asynchronous learners on a simulated robotic problem


Universität: Technische Universität Chemnitz
Institut: Professur Künstliche Intelligenz
Dokumentart: Konferenzbeitrag, referiert
ISBN/ISSN: ISBN: 978-3-88579-669-5 ; ISSN: 1617-5468
DOI: doi:10.18420/in2017_214
Quelle: 47. Jahrestagung der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI). - Bonn : Gesellschaft für Informatik, 2017. - Lecture Notes in Informatics
Freie Schlagwörter (Englisch): deep learning , reinforcement learning , robotics , policy gradient methods , actor critic , asynchronous learning , continuous action space
OA-Lizenz CC BY-NC 3.0

 

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