Projekty finansowane przez NCN
Wybiegając Myślą Naprzód: Długofalowe planowanie z użyciem głębokiego uczenia ze wzmocnieniem bazującego na modelu
2020/37/N/ST6/04113
Słowa kluczowe:
uczenie ze wzmocnieniem uczenie głebokie planowanie
Deskryptory:
- ST6_7: Sztuczna inteligencja, systemy inteligentne i wieloagentowe
- ST6_11: Uczenie maszynowe, statystyczne przetwarzanie danych i zastosowania w przetwarzaniu sygnałów (np. mowy, obrazów, filmów)
Panel:
ST6 - Informatyka i technologie informacyjne: technologie i systemy informacyjne, informatyka, obliczenia naukowe, systemy inteligentne
Jednostka realizująca:
Uniwersytet Warszawski, Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki
woj.
Konkurs: PRELUDIUM 19 - ogłoszony 2020-03-16
Przyznana kwota: 82 560 PLN
Rozpoczęcie projektu: 2021-02-04
Zakończenie projektu: 2023-02-03
Planowany czas trwania projektu: 24 miesięcy (z wniosku)
Status projektu: Projekt rozliczony
Opis Projektu
Pobierz opis projektu w formacie .pdf
Uwaga - opisy projektów zostały sporządzone przez samych autorów wniosków i w niezmienionej formie umieszczone w systemie.
Dane z raportu końcowego/rocznego
- Teksty w publikacjach pokonferencyjnych (2)
- Planning and Learning Using Adaptive Entropy Tree SearchAutorzy:Piotr Kozakowski, Mikołaj Pacek, Piotr MiłośKonferencja:2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) (rok: 2022, tom: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), strony: 7), Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)Data:konferencja 18-23 lipca 2022Status:OpublikowanaDoi:10.1109/IJCNN55064.2022.9892556 - link do publikacji
- Planning and Learning using Adaptive Entropy Tree SearchAutorzy:Piotr Kozakowski, Mikołaj Pacek, Piotr MiłośKonferencja:2022 International Joint Conference on Neural Networks (tom: IJCNN, strony: 7), Wydawca: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)Data:konferencja 18-23 lipca 2022Status:Złożona