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研究成果
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Policy Advisory Module for Exploration Hindrance Problem in Multi-agent Deep Reinforcement Learning
Jiahao Peng
*
,
Toshiharu Sugawara
*
この研究の対応する著者
基幹理工学部
研究成果
:
Conference contribution
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「Policy Advisory Module for Exploration Hindrance Problem in Multi-agent Deep Reinforcement Learning」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Mathematics
Multiagent Learning
100%
Reinforcement Learning
72%
Policy
47%
Module
32%
Disaster
23%
Collision
16%
Performance
14%
Entire
13%
Testing
11%
Multi-agent Systems
10%
Reward
9%
Experimental Results
8%
Likely
7%
Scenarios
7%
Context
4%
Engineering & Materials Science
Reinforcement learning
48%
Disasters
15%
Testing
8%
Multi agent systems
7%
Deep learning
7%