Data-Efficient Scalable Reinforcement Learning for Practical Robotic Environments

Projektinformationen

DESlRE

ID Finanzhilfevereinbarung: 798321

DOI

10.3030/798321

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 19 März 2018

Startdatum 1 April 2018

Enddatum 31 März 2020

Finanziert unter

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Gesamtkosten

€ 159 460,80

EU-Beitrag

€ 159 460,80

Koordiniert durch

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Germany

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Veröffentlichungen

Conference proceedings (6)

Fast Non-Parametric Learning to Accelerate Mixed-Integer Programming for Online Hybrid Model Predictive Control

Autoren: Jia-Jie Zhu, Georg Martius
Veröffentlicht in: 2020
Herausgeber: Elsevier

Control What You Can: Intrinsically Motivated Task-Planning Agent

Autoren: Sebastian Blaes, Marin Vlastelica Pogančić, JJ Zhu, Georg Martius
Veröffentlicht in: 2019
Herausgeber: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc.

Robust Humanoid Locomotion Using Trajectory Optimization and Sample-Efficient Learning

Autoren: Mohammad Hasan Yeganegi, Majid Khadiv, S Ali A Moosavian, Jia-Jie Zhu, Andrea Del Prete, Ludovic Righetti
Veröffentlicht in: 2020
Herausgeber: IEEE

A New Distribution-Free Concept for Representing, Comparing, and Propagating Uncertainty in Dynamical Systems with Kernel Probabilistic Programming

Autoren: Jia-Jie Zhu, Krikamol Muandet, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Veröffentlicht in: 2020
Herausgeber: Elsevier

A Kernel Mean Embedding Approach to Reducing Conservativeness in Stochastic Programming and Control

Autoren: Jia-Jie Zhu, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Veröffentlicht in: 2020
Herausgeber: Proceedings of Machine Learning Research

Deep Reinforcement Learning for Event-Triggered Control

Autoren: Baumann, Dominik; Zhu, Jia-Jie; Martius, Georg; Trimpe, Sebastian
Veröffentlicht in: 2018
Herausgeber: IEEE

Other (2)

Worst-Case Risk Quantification under Distributional Ambiguity using Kernel Mean Embedding in Moment Problem

Autoren: Jia-Jie Zhu, Wittawat Jitkrittum, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Veröffentlicht in: 2020
Herausgeber: Under review

Kernel Distributionally Robust Optimization

Autoren: Jia-Jie Zhu, Wittawat Jitkrittum, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Veröffentlicht in: 2020
Herausgeber: Under review