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Apprentissage par Renforcement Profond efficace avec des Déploiements Imaginaires pour l'Interaction Homme-Robot

By Mohammad Thabet and others
L'apprentissage par renforcement approfondi s'est avéré être un grand succès en permettant aux agents d'apprendre des tâches complexes. Cependant, son application à de véritables robots peut être prohibitive. De plus, l'imprévisibilité du comportement humain dans les tâches d'interaction homme-robot peut entraver la convergence vers une bonne politique. Dans cet article,... Show more
August 15, 2019
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Sample-efficient Deep Reinforcement Learning with Imaginary Rollouts for Human-Robot Interaction
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