Timon Willi
収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
強化学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 後悔なし:カリキュラム発見のための後悔近似の調査と改善強化学習2024/8/1
強化学習のカリキュラム設計において、既存の後悔近似が実際には成功率と相関していることを明らかにし、学習可能性の高いシナリオを直接訓練する手法を提案した。
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収録論文 1本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
強化学習のカリキュラム設計において、既存の後悔近似が実際には成功率と相関していることを明らかにし、学習可能性の高いシナリオを直接訓練する手法を提案した。