Ceek.jp Altmetrics (α ver.)
文献ランキング
合計
1ヶ月間
1週間
1日間
文献カレンダー
新着文献
すべて
2 Users
5 Users
10 Users
新着投稿
Yahoo!知恵袋
レファレンス協同データベース
教えて!goo
はてなブックマーク
OKWave
Twitter
Wikipedia
検索
ウェブ検索
ニュース検索
ホーム
文献詳細
1
0
0
0
OA
ガンマダイバージェンスに基づく準最適な軌跡のための逆強化学習
著者
岸川 大航
荒井 幸代
雑誌
2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)
巻号頁・発行日
2023-04-06
言及状況
変動(ピーク前後)
変動(月別)
分布
Twitter
(1 users, 1 posts, 1 favorites)
「ガンマダイバージェンスに基づく準最適な軌跡のための逆強化学習」 https://t.co/L2YSZ49MVd #JSAI2023 で発表予定です.準最適な軌跡に対するIRLとして,外れ値を無視するガンマダイバージェンスを分類型IRLに組み合わせた手法を提案しています.よろしくお願いいたします.
収集済み URL リスト
https://confit.atlas.jp/guide/event/jsai2023/subject/3D1-GS-2-01/detail
(1)