Amin Nikanjam, Mohammad Mehdi Morovati, Foutse Khomh et Houssem Ben Braiek
Article de revue (2022)
Un lien externe est disponible pour ce documentDépartement: | Département de génie informatique et génie logiciel |
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URL de PolyPublie: | https://publications.polymtl.ca/50474/ |
Titre de la revue: | Automated Software Engineering (vol. 29, no 1) |
Maison d'édition: | Springer |
DOI: | 10.1007/s10515-021-00313-x |
URL officielle: | https://doi.org/10.1007/s10515-021-00313-x |
Date du dépôt: | 18 avr. 2023 14:59 |
Dernière modification: | 25 sept. 2024 16:40 |
Citer en APA 7: | Nikanjam, A., Morovati, M. M., Khomh, F., & Ben Braiek, H. (2022). Faults in deep reinforcement learning programs: a taxonomy and a detection approach. Automated Software Engineering, 29(1), 8 (32 pages). https://doi.org/10.1007/s10515-021-00313-x |
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