Acceso abierto

Discrete Uncertainty Quantification For Offline Reinforcement Learning

José Luis Pérez

José Luis Pérez

Computer Science Department, Universidad Carlos III de MadridSpain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
Pérez, José Luis
, 
Javier Corrochano

Javier Corrochano

Computer Science Department, Universidad Carlos III de MadridSpain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
Corrochano, Javier
, 
Javier García

Javier García

Electronics and Computing Department, Universidad de Santiago de CompostelaSpain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
García, Javier
, 
Rubén Majadas

Rubén Majadas

Computer Science Department, Universidad Carlos III de MadridSpain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
Majadas, Rubén
, 
Cristina Ibañez-Llano

Cristina Ibañez-Llano

Repsol Technology LabRepsol, Spain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
Ibañez-Llano, Cristina
, 
Sergio Pérez

Sergio Pérez

Repsol Technology LabRepsol, Spain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
Pérez, Sergio
 y 
Fernando Fernández

Fernando Fernández

Computer Science Department, Universidad Carlos III de MadridSpain
Perfil de Orcid
Buscar este autor en
Sciendo|Google Scholar
Fernández, Fernando
  
30 oct 2023
Discrete Uncertainty Quantification For Offline Reinforcement Learning's Cover Image
Acerca de este artículo
Artículo anterior
Artículo siguiente
Cite
Descargar portada
Publicado en línea: 30 oct 2023
Páginas: 273 - 287
Recibido: 02 jun 2023
Aceptado: 07 oct 2023
DOI: https://doi.org/10.2478/jaiscr-2023-0019
Palabras clave
© 2023 José Luis Pérez et al., published by Sciendo
This work is licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Idioma:
Inglés
Calendario de la edición:
4 veces al año
Temas de la revista:
Informática, Bases de datos y minería de datos, Inteligencia artificial
RSS Feed de revista