強化学習における方策や環境の定量化TRAIL Admin2021/6/19ロボット学習 強化学習TRAIL AdminTRAIL管理者TRAILに関する最新情報をお届けします．関連項目深層強化学習オータムセミナー2021深層強化学習スプリングセミナー2021深層強化学習サマースクール20202025年度サークルメンバーの募集（学部生向け）シミュレーションと直感的遠隔操作を活用したロボット学習による持続可能なブドウ栽培のための適応型剪定ロボット基盤の創成 (JST SICORP DEMETER)投稿NeurIPS 2021のワークショップとして「Ecology Theory of RL workshop」が採択されましたNeurIPS 2021のワークショップとして「Ecology Theory of RL workshop」が採択されました顧 世翔, 古田 拓毅2021/8/11プロジェクト発表文献Policy Information Capacity: Information-Theoretic Measure for Task Complexity in Deep Reinforcement LearningProgress in deep reinforcement learning (RL) research is largely enabled by benchmark task environments. However, analyzing the nature …古田 拓毅, 松嶋 達也, Tadashi Kozuno, 松尾 豊, Sergey Levine, Ofir Nachum, 顧 世翔引用 プロジェクトCo-adaptation of algorithmic and implementational innovations in inference-based deep reinforcement learningRecently many algorithms were devised for reinforcement learning (RL) with function approximation. While they have clear algorithmic …古田 拓毅, Tadashi Kozuno, 松嶋 達也, 松尾 豊, 顧 世翔PDF 引用 コード プロジェクト
