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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> Adaptive Discount Factor for Deep Reinforcement Learning in Continuing Tasks with Uncertainty.

Adaptive Discount Factor for Deep Reinforcement Learning in Continuing Tasks with Uncertainty.

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第一作者： MyeongSeop,Kim
第一单位： Research Center for Electrical and Information Technology, Department of Electrical and Information Engineering, Seoul National University of Science and Technology, Seoul 01811, Korea.;Applied Robot R&D Department, Korea Institute of Industrial Technology (KITECH), Ansan 15588, Korea.
作者： MyeongSeop,Kim [1] ; Jung-Su,Kim [2] ; Myoung-Su,Choi [3] ; Jae-Han,Park [3]
作者单位： Research Center for Electrical and Information Technology, Department of Electrical and Information Engineering, Seoul National University of Science and Technology, Seoul 01811, Korea.;Applied Robot R&D Department, Korea Institute of Industrial Technology (KITECH), Ansan 15588, Korea. [1] Research Center for Electrical and Information Technology, Department of Electrical and Information Engineering, Seoul National University of Science and Technology, Seoul 01811, Korea. [2] Applied Robot R&D Department, Korea Institute of Industrial Technology (KITECH), Ansan 15588, Korea. [3]
关键词 Tetrisdiscount factorpath planningreinforcement learninguncertainty
医学主题词 算法(Algorithms);学习(Learning);奖励(Reward);偏差(Uncertainty)
DOI 10.3390/s22197266
PMID 36236366
发布时间 2022-10-19
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2022年22卷19期

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