Avoid Overfitting in Deep Reinforcement Learning: Increasing Robustness Through Decentralized Control
Schilling, M
Forschungsartikel in Sammelband (Konferenz) | Peer reviewedDetails zur Publikation
Herausgeber*innen: Farkas, I; Masulli, P; Otte, S; Wermter, S
Buchtitel: Artificial Neural Networks and Machine Learning -- ICANN 2021. 30th International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slovakia, September 14--17, 2021, Proceedings, Part IV
Seitenbereich: 638-649
Verlag: Springer International Publishing
Erscheinungsort: Bratislava
Status: Veröffentlicht
Veröffentlichungsjahr: 2021
Konferenz: International Conference on Artificial Neural Networks, Bratislava, Slowakei
ISBN: 978-3-030-86379-1
Stichwörter: robustness; deep reinforcement learning; generalization; decentralization
Autor*innen der Universität Münster
| Schilling, Malte | Professur für Praktische Informatik (Prof. Schilling) |