Sai Krishna Gottipati, Yashaswi Pathak, Rohan Nuttall, Sahir, Raviteja Chunduru, Ahmed Touati, Sriram Ganapathi Subramanian, Matthew E. Taylor et Sarath Chandar Anbil Parthipan
Communication écrite (2020)
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| Département: | Département de génie informatique et génie logiciel |
|---|---|
| URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/46904/ |
| Nom de la conférence: | 2020 NeurIPS Deep RL Workshop |
| Date(s) de la conférence: | 2020-12-11 |
| URL officielle: | https://drive.google.com/file/d/1GFMiR1ZrsXqDZiF19... |
| Date du dépôt: | 18 avr. 2023 15:00 |
| Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:35 |
| Citer en APA 7: | Gottipati, S. K., Pathak, Y., Nuttall, R., Sahir, Chunduru, R., Touati, A., Subramanian, S. G., Taylor, M. E., & Anbil Parthipan, S. C. (décembre 2020). Maximum reward formulation in reinforcement learning [Communication écrite]. 2020 NeurIPS Deep RL Workshop (15 pages). https://drive.google.com/file/d/1GFMiR1ZrsXqDZiF19-As9FApUl4AaE4y/view?usp=sharing |
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