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Adaptive submodular inverse reinforcement learning for spatial search and map exploration
Ji Jie Wu,
Kuo Shih Tseng
數學系
研究成果
:
雜誌貢獻
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期刊論文
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同行評審
4
引文 斯高帕斯(Scopus)
總覽
指紋
研究計畫
(1)
指紋
深入研究「Adaptive submodular inverse reinforcement learning for spatial search and map exploration」主題。共同形成了獨特的指紋。
排序方式
重量
按字母排序
Keyphrases
Active Learning
25%
Adaptive Submodularity
25%
Environmental Exploration
25%
Exploration Problem
25%
Fourier Domain
25%
Human Behavior
50%
Inverse Reinforcement Learning
100%
Map Search
100%
Near-optimal
25%
NP-hard
25%
Reinforcement Learning Algorithm
25%
Reinforcement Learning Approach
25%
Reward Function
50%
Spatial Domain
25%
Spatial Maps
100%
Spatial Search
100%
Computer Science
Human Learning
25%
Learning Approach
25%
Learning Experiences
25%
Reinforcement Learning
100%
Spatial Domain
25%
Spatial Search
100%
Engineering
Fourier Transform
25%
Learning Approach
25%
Optimal Path
50%
Reinforcement Learning
100%
Spatial Domain
25%
Neuroscience
Human Behavior
50%
Reinforcement Learning
100%