Artykuły w czasopismach na temat „Reinforcement Learning”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Sprawdź 50 najlepszych artykułów w czasopismach naukowych na temat „Reinforcement Learning”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Przeglądaj artykuły w czasopismach z różnych dziedzin i twórz odpowiednie bibliografie.
Deora, Merin, i Sumit Mathur. "Reinforcement Learning". IJARCCE 6, nr 4 (30.04.2017): 178–81. http://dx.doi.org/10.17148/ijarcce.2017.6433.
Pełny tekst źródłaBarto, Andrew G. "Reinforcement Learning". IFAC Proceedings Volumes 31, nr 29 (październik 1998): 5. http://dx.doi.org/10.1016/s1474-6670(17)38315-5.
Pełny tekst źródłaWoergoetter, Florentin, i Bernd Porr. "Reinforcement learning". Scholarpedia 3, nr 3 (2008): 1448. http://dx.doi.org/10.4249/scholarpedia.1448.
Pełny tekst źródłaMoore, Brett L., Anthony G. Doufas i Larry D. Pyeatt. "Reinforcement Learning". Anesthesia & Analgesia 112, nr 2 (luty 2011): 360–67. http://dx.doi.org/10.1213/ane.0b013e31820334a7.
Pełny tekst źródłaLiaq, Mudassar, i Yungcheol Byun. "Autonomous UAV Navigation Using Reinforcement Learning". International Journal of Machine Learning and Computing 9, nr 6 (grudzień 2019): 756–61. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2019.9.6.869.
Pełny tekst źródłaAlrammal, Muath, i Munir Naveed. "Monte-Carlo Based Reinforcement Learning (MCRL)". International Journal of Machine Learning and Computing 10, nr 2 (luty 2020): 227–32. http://dx.doi.org/10.18178/ijmlc.2020.10.2.924.
Pełny tekst źródłaNurmuhammet, Abdullayev. "DEEP REINFORCEMENT LEARNING ON STOCK DATA". Alatoo Academic Studies 23, nr 2 (30.06.2023): 505–18. http://dx.doi.org/10.17015/aas.2023.232.49.
Pełny tekst źródłaLikas, Aristidis. "A Reinforcement Learning Approach to Online Clustering". Neural Computation 11, nr 8 (1.11.1999): 1915–32. http://dx.doi.org/10.1162/089976699300016025.
Pełny tekst źródłaMardhatillah, Elsy. "Teacher’s Reinforcement in English Classroom in MTSS Darul Makmur Sungai Cubadak". Indonesian Research Journal On Education 3, nr 1 (2.01.2022): 825–32. http://dx.doi.org/10.31004/irje.v3i1.202.
Pełny tekst źródłaFan, ZiSheng. "An exploration of reinforcement learning and deep reinforcement learning". Applied and Computational Engineering 73, nr 1 (5.07.2024): 154–59. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/73/20240386.
Pełny tekst źródłaMyers, Catherine. "LEARNING WITH DELAYED REINFORCEMENT THROUGH ATTENTION-DRIVEN BUFFERING". International Journal of Neural Systems 01, nr 04 (styczeń 1991): 337–46. http://dx.doi.org/10.1142/s0129065791000376.
Pełny tekst źródłaHorie, Naoto, Tohgoroh Matsui, Koichi Moriyama, Atsuko Mutoh i Nobuhiro Inuzuka. "Multi-objective safe reinforcement learning: the relationship between multi-objective reinforcement learning and safe reinforcement learning". Artificial Life and Robotics 24, nr 3 (8.02.2019): 352–59. http://dx.doi.org/10.1007/s10015-019-00523-3.
Pełny tekst źródłaLee, Dongsu, Chanin Eom, Sungwoo Choi, Sungkwan Kim i Minhae Kwon. "Survey on Practical Reinforcement Learning : from Imitation Learning to Offline Reinforcement Learning". Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences 48, nr 11 (30.11.2023): 1405–17. http://dx.doi.org/10.7840/kics.2023.48.11.1405.
Pełny tekst źródłaChakraborty, Montosh, Shivakrishna Gouroju, Pinki Garg i Karthikeyan P. "PBL: An Effective Method Of Reinforcement Learning". International Journal of Integrative Medical Sciences 2, nr 6 (30.06.2015): 134–38. http://dx.doi.org/10.16965/ijims.2015.119.
Pełny tekst źródłaDe, Ashis, Barun Mazumdar, Aritra Dhabal, Saikat Bhattacharjee, Aridip Maity i Sourav Bandopadhyay. "Design of PID Controller using Reinforcement Learning". International Journal of Research Publication and Reviews 4, nr 11 (6.11.2023): 443–52. http://dx.doi.org/10.55248/gengpi.4.1123.113004.
Pełny tekst źródłaOsogami, Takayuki, i Rudy Raymond. "Determinantal Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4659–66. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014659.
Pełny tekst źródłaPateria, Shubham, Budhitama Subagdja, Ah-hwee Tan i Chai Quek. "Hierarchical Reinforcement Learning". ACM Computing Surveys 54, nr 5 (czerwiec 2021): 1–35. http://dx.doi.org/10.1145/3453160.
Pełny tekst źródłaMatsui, Tohgoroh. "Compound Reinforcement Learning". Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 26 (2011): 330–34. http://dx.doi.org/10.1527/tjsai.26.330.
Pełny tekst źródłaDaoyi Dong, Chunlin Chen, Hanxiong Li i Tzyh-Jong Tarn. "Quantum Reinforcement Learning". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 38, nr 5 (październik 2008): 1207–20. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcb.2008.925743.
Pełny tekst źródłaFarias, Vivek F., Ciamac C. Moallemi, Benjamin Van Roy i Tsachy Weissman. "Universal Reinforcement Learning". IEEE Transactions on Information Theory 56, nr 5 (maj 2010): 2441–54. http://dx.doi.org/10.1109/tit.2010.2043762.
Pełny tekst źródłaMorimoto, Jun, i Kenji Doya. "Robust Reinforcement Learning". Neural Computation 17, nr 2 (1.02.2005): 335–59. http://dx.doi.org/10.1162/0899766053011528.
Pełny tekst źródłaWeiβ, Gerhard. "Distributed reinforcement learning". Robotics and Autonomous Systems 15, nr 1-2 (lipiec 1995): 135–42. http://dx.doi.org/10.1016/0921-8890(95)00018-b.
Pełny tekst źródłaServedio, Maria R., Stein A. Sæther i Glenn-Peter Sætre. "Reinforcement and learning". Evolutionary Ecology 23, nr 1 (17.07.2007): 109–23. http://dx.doi.org/10.1007/s10682-007-9188-2.
Pełny tekst źródłaANDRECUT, M., i M. K. ALI. "FUZZY REINFORCEMENT LEARNING". International Journal of Modern Physics C 13, nr 05 (czerwiec 2002): 659–74. http://dx.doi.org/10.1142/s0129183102003450.
Pełny tekst źródłaZhu, Ruoqing, Donglin Zeng i Michael R. Kosorok. "Reinforcement Learning Trees". Journal of the American Statistical Association 110, nr 512 (2.10.2015): 1770–84. http://dx.doi.org/10.1080/01621459.2015.1036994.
Pełny tekst źródłaOku, Makito, i Kazuyuki Aihara. "Networked reinforcement learning". Artificial Life and Robotics 13, nr 1 (grudzień 2008): 112–15. http://dx.doi.org/10.1007/s10015-008-0565-x.
Pełny tekst źródłaBarto, Andrew G. "Reinforcement learning control". Current Opinion in Neurobiology 4, nr 6 (grudzień 1994): 888–93. http://dx.doi.org/10.1016/0959-4388(94)90138-4.
Pełny tekst źródłaHernandez-Orallo, Jose. "Constructive reinforcement learning". International Journal of Intelligent Systems 15, nr 3 (marzec 2000): 241–64. http://dx.doi.org/10.1002/(sici)1098-111x(200003)15:3<241::aid-int6>3.0.co;2-z.
Pełny tekst źródłaAydin, Mehmet Emin, Rafet Durgut i Abdur Rakib. "Why Reinforcement Learning?" Algorithms 17, nr 6 (20.06.2024): 269. http://dx.doi.org/10.3390/a17060269.
Pełny tekst źródłaSchweighofer, Nicolas, i Kenji Doya. "Meta-learning in Reinforcement Learning". Neural Networks 16, nr 1 (styczeń 2003): 5–9. http://dx.doi.org/10.1016/s0893-6080(02)00228-9.
Pełny tekst źródłaCetin, Edoardo, i Oya Celiktutan. "Learning Pessimism for Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, nr 6 (26.06.2023): 6971–79. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i6.25852.
Pełny tekst źródłaVafashoar, Reza, i Mohammad Reza Meybodi. "Reinforcement learning in learning automata and cellular learning automata via multiple reinforcement signals". Knowledge-Based Systems 169 (kwiecień 2019): 1–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.knosys.2019.01.021.
Pełny tekst źródłaPusparini, Desy. "Giving Reinforcement with 2.0 Framework by Teacher: A Photovoice of Undergraduate Students in the EFL Classroom". JSSH (Jurnal Sains Sosial dan Humaniora) 3, nr 1 (13.08.2019): 21. http://dx.doi.org/10.30595/jssh.v3i1.3841.
Pełny tekst źródłaAgrawal, Avinash J., Rashmi R. Welekar, Namita Parati, Pravin R. Satav, Uma Patel Thakur i Archana V. Potnurwar. "Reinforcement Learning and Advanced Reinforcement Learning to Improve Autonomous Vehicle Planning". International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, nr 7s (25.07.2023): 652–60. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i7s.7526.
Pełny tekst źródłaVamvoudakis, Kyriakos G., Yan Wan i Frank L. Lewis. "Workshop on Distributed Reinforcement Learning and Reinforcement-Learning Games [Conference Reports]". IEEE Control Systems 39, nr 6 (grudzień 2019): 122–24. http://dx.doi.org/10.1109/mcs.2019.2938053.
Pełny tekst źródłaYücesoy, Yiğit E. Yücesoy, i M. Borahan Tümer. "Hierarchical Reinforcement Learning with Context Detection (HRL-CD)". International Journal of Machine Learning and Computing 5, nr 5 (październik 2015): 353–58. http://dx.doi.org/10.7763/ijmlc.2015.v5.533.
Pełny tekst źródłaG Soares Azhari, Teotino. "Semantic Reinforcement Learning Model for Education Question Answering". International Journal of Science and Research (IJSR) 12, nr 2 (5.02.2023): 1648–53. http://dx.doi.org/10.21275/sr23213125341.
Pełny tekst źródłaBae, Jung Ho, Yun-Seong Kang, Sukmin Yoon, Yong-Duk Kim i Sungho Kim. "Aircraft Reinforcement Learning using Curriculum Learning". Journal of KIISE 48, nr 6 (30.06.2021): 707–12. http://dx.doi.org/10.5626/jok.2021.48.6.707.
Pełny tekst źródłaMatsubara, Takamitsu. "Learning Control Policies by Reinforcement Learning". Journal of the Robotics Society of Japan 36, nr 9 (2018): 597–600. http://dx.doi.org/10.7210/jrsj.36.597.
Pełny tekst źródłaFachantidis, Anestis, Matthew Taylor i Ioannis Vlahavas. "Learning to Teach Reinforcement Learning Agents". Machine Learning and Knowledge Extraction 1, nr 1 (6.12.2017): 21–42. http://dx.doi.org/10.3390/make1010002.
Pełny tekst źródłaNISHIZAWA, Chieko, i Hirokazu MATSUI. "Reinforcement learning with multiplex learning spaces". Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomec) 2016 (2016): 1P1–04b3. http://dx.doi.org/10.1299/jsmermd.2016.1p1-04b3.
Pełny tekst źródłaLiu, Shiyi. "Research of Multi-agent Deep Reinforcement Learning based on Value Factorization". Highlights in Science, Engineering and Technology 39 (1.04.2023): 848–54. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v39i.6655.
Pełny tekst źródłaWhite, Devin, Mingkang Wu, Ellen Novoseller, Vernon J. Lawhern, Nicholas Waytowich i Yongcan Cao. "Rating-Based Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38, nr 9 (24.03.2024): 10207–15. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v38i9.28886.
Pełny tekst źródłaDatta, Shounak, Yanjun Li, Matthew M. Ruppert, Yuanfang Ren, Benjamin Shickel, Tezcan Ozrazgat-Baslanti, Parisa Rashidi i Azra Bihorac. "Reinforcement learning in surgery". Surgery 170, nr 1 (lipiec 2021): 329–32. http://dx.doi.org/10.1016/j.surg.2020.11.040.
Pełny tekst źródłaKhan, Koffka, i Wayne Goodridge. "Reinforcement Learning In DASH". International Journal of Advanced Networking and Applications 11, nr 05 (2020): 4386–92. http://dx.doi.org/10.35444/ijana.2020.11052.
Pełny tekst źródłaKaelbling, L. P., M. L. Littman i A. W. Moore. "Reinforcement Learning: A Survey". Journal of Artificial Intelligence Research 4 (1.05.1996): 237–85. http://dx.doi.org/10.1613/jair.301.
Pełny tekst źródłaSimpkins, Christopher, i Charles Isbell. "Composable Modular Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 4975–82. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33014975.
Pełny tekst źródłaGallego, Victor, Roi Naveiro i David Rios Insua. "Reinforcement Learning under Threats". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17.07.2019): 9939–40. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33019939.
Pełny tekst źródłaLecarpentier, Erwan, David Abel, Kavosh Asadi, Yuu Jinnai, Emmanuel Rachelson i Michael L. Littman. "Lipschitz Lifelong Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, nr 9 (18.05.2021): 8270–78. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i9.17006.
Pełny tekst źródłaHe, Shuncheng, Yuhang Jiang, Hongchang Zhang, Jianzhun Shao i Xiangyang Ji. "Wasserstein Unsupervised Reinforcement Learning". Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, nr 6 (28.06.2022): 6884–92. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i6.20645.
Pełny tekst źródła