University of Toronto (Canada).;
Automated planning; Deep neural networks; Optimization;
机译:具有学习二金属化神经网络转换模型的考核状态和行动空间的规划紧凑和高效的编码
机译:具有深度神经网络的可扩展规划,学习过渡模型
机译:基于模型逼近的强化学习和轨迹规划与神经网络应用于转换问题
机译:学习二金属化神经网络过渡模型规划的理论和实验结果
机译:使用动态神经网络对一类未知非线性系统进行在线建模和逆最优控制。
机译:基于优化设计的贝叶斯神经网络的钢桁桥模型概率损伤识别。
机译:具有学习二金属化神经网络转换模型的考核状态和行动空间的规划紧凑和高效的编码
机译:使用遗传算法校准神经网络,并应用于最优路径规划