Data-Efficient Scalable Reinforcement Learning for Practical Robotic Environments

Informations projet

DESlRE

N° de convention de subvention: 798321

DOI

10.3030/798321

Projet clôturé

Date de signature de la CE 19 Mars 2018

Date de début 1 Avril 2018

Date de fin 31 Mars 2020

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 159 460,80

Contribution de l’UE

€ 159 460,80

Coordonné par

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Germany

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Conference proceedings (6)

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

Auteurs: Jia-Jie Zhu, Georg Martius
Publié dans: 2020
Éditeur: Elsevier

Control What You Can: Intrinsically Motivated Task-Planning Agent

Auteurs: Sebastian Blaes, Marin Vlastelica Pogančić, JJ Zhu, Georg Martius
Publié dans: 2019
Éditeur: Neural Information Processing Systems Foundation, Inc.

Robust Humanoid Locomotion Using Trajectory Optimization and Sample-Efficient Learning

Auteurs: Mohammad Hasan Yeganegi, Majid Khadiv, S Ali A Moosavian, Jia-Jie Zhu, Andrea Del Prete, Ludovic Righetti
Publié dans: 2020
Éditeur: IEEE

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

Auteurs: Jia-Jie Zhu, Krikamol Muandet, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publié dans: 2020
Éditeur: Elsevier

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

Auteurs: Jia-Jie Zhu, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publié dans: 2020
Éditeur: Proceedings of Machine Learning Research

Deep Reinforcement Learning for Event-Triggered Control

Auteurs: Baumann, Dominik; Zhu, Jia-Jie; Martius, Georg; Trimpe, Sebastian
Publié dans: 2018
Éditeur: IEEE

Other (2)

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

Auteurs: Jia-Jie Zhu, Wittawat Jitkrittum, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publié dans: 2020
Éditeur: Under review

Kernel Distributionally Robust Optimization

Auteurs: Jia-Jie Zhu, Wittawat Jitkrittum, Moritz Diehl, Bernhard Schölkopf
Publié dans: 2020
Éditeur: Under review