Data-Efficient Scalable Reinforcement Learning for Practical Robotic Environments

Información del proyecto

DESlRE

Identificador del acuerdo de subvención: 798321

DOI

10.3030/798321

Proyecto cerrado

Fecha de la firma de la CE 19 Marzo 2018

Fecha de inicio 1 Abril 2018

Fecha de finalización 31 Marzo 2020

Financiado con arreglo a

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coste total

€ 159 460,80

Aportación de la UE

€ 159 460,80

Coordinado por

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Germany

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Publicaciones

Conference proceedings (6)

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

Autores: Jia-Jie Zhu, Georg Martius
Publicado en: 2020
Editor: Elsevier

Control What You Can: Intrinsically Motivated Task-Planning Agent

Autores: Sebastian Blaes, Marin Vlastelica Pogančić, JJ Zhu, Georg Martius
Publicado en: 2019
Editor: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc.

Robust Humanoid Locomotion Using Trajectory Optimization and Sample-Efficient Learning

Autores: Mohammad Hasan Yeganegi, Majid Khadiv, S Ali A Moosavian, Jia-Jie Zhu, Andrea Del Prete, Ludovic Righetti
Publicado en: 2020
Editor: IEEE

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

Autores: Jia-Jie Zhu, Krikamol Muandet, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publicado en: 2020
Editor: Elsevier

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

Autores: Jia-Jie Zhu, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publicado en: 2020
Editor: Proceedings of Machine Learning Research

Deep Reinforcement Learning for Event-Triggered Control

Autores: Baumann, Dominik; Zhu, Jia-Jie; Martius, Georg; Trimpe, Sebastian
Publicado en: 2018
Editor: IEEE

Other (2)

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

Autores: Jia-Jie Zhu, Wittawat Jitkrittum, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publicado en: 2020
Editor: Under review

Kernel Distributionally Robust Optimization

Autores: Jia-Jie Zhu, Wittawat Jitkrittum, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publicado en: 2020
Editor: Under review