Faults in deep reinforcement learning programs: a taxonomy and a detection approach

Amin Nikanjam, Mohammad Mehdi Morovati, Foutse Khomh et Houssem Ben Braiek

Article de revue (2022)

Un lien externe est disponible pour ce document

Département:	Département de génie informatique et génie logiciel
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:	05 avr. 2024 11:53

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
APA 7 (HTML)ASCII CitationAtomBibTeXDOIsDublin CoreEndNote (.ENW)MARC (ISO 2709/UTF-8) (.MRC)MARC (UTF-8) (.MRK8)MARC XMLMPEG-21 DIDLMultiline CSVOAI-ORE Resource Map (Atom Format)OPENAIREOpenURL ContextObjectOpenURL ContextObject in SpanRDF+N-TriplesRDF+N3RDF+XMLReferReference Manager (.RIS)Répertoire des publications (EndNote)Simple Metadata

Statistiques

Actions réservées au personnel