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【2h】

From free energy to expected energy: Improving energy-based value function approximation in reinforcement learning

机译：从自由能到期望能：在强化学习中提高基于能量的价值函数近似

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Elfwing Stefan; Uchibe Eiji; Doya Kenji;
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年度 2016
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1. From free energy to expected energy: Improving energy-based value function approximation in reinforcement learning [J] . Elfwing Stefan, Uchibe Eiji, Doya Kenji Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society . 2016,第Null期

机译：从自由能到期望能：在强化学习中提高基于能量的价值函数近似
2. From free energy to expected energy: Improving energy-based value function approximation in reinforcement learning [J] . Elfwing Stefan, Uchibe Eiji, Doya Kenji Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society . 2016,第Null期

机译：从自由能到预期的能量：提高加固学习中的基于能量的价值函数近似
3. Reinforcement Learning with Deep Energy-Based Policies [J] . Tuomas Haarnoja, Haoran Tang, Pieter Abbeel, JMLR: Workshop and Conference Proceedings . 2017,第3期

机译：基于深度能源策略的强化学习
4. Interpreting and improving multi-layered networks by free energy-based competitive learning [C] . Kamimura, Ryotaro Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2008 IEEE International Conference on . 2008

机译：通过基于免费能源的竞争性学习来解释和改善多层网络
5. A Cost-Optimized Approach of Renewable Energy System using Reinforcement Learning Approximation. [D] . Chowdhury, Suparna. 2015

机译：使用强化学习近似法的可再生能源系统成本优化方法。
6. Scaled free-energy based reinforcement learning for robust and efficient learning in high-dimensional state spaces [O] . Stefan Elfwing, Eiji Uchibe, Kenji Doya 2013

机译：基于缩放自由能的增强学习可在高维状态空间中进行健壮和高效的学习
7. Dependency Parsing with Energy-based Reinforcement Learning [O] . Lidan Zhang, Kwok Ping Chan 2010

机译：依赖分析与基于能量的强化学习
8. Nonlocal Free Energy Density Functional Approximations for the Electrical Double Layer; Comparison with Monte Carlo Results for 2:1 Salt. [R] . Mier-y-Teran, L., Tang, Z., White, H. S., 1990

机译：双电层的非局部自由能密度泛函近似;与2：1盐的蒙特卡罗结果比较。

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