Evolution strategy for policy search in robotics

dc.contributor.author	Tymchenko, B.
dc.contributor.author	Antoshchuk, S.
dc.date.accessioned	2018-09-19T11:11:34Z
dc.date.available	2018-09-19T11:11:34Z
dc.date.issued	2018-05
dc.identifier.citation	Tymchenko, B. Evolution strategy for policy search in robotics / B. Tymchenko, S. Antoshchuk // Modern Information Technology 2018 = Сучасні інформ. технології 2018 : матеріали 8-ої Міжнарод. наук. конф. студентів та молодих вчених, 23-25 трав. 2018 р. / Одес. нац. політехн. ун-т. – Одеса, 2018. – С. 202–203.	en
dc.identifier.isbn	978-617-7046-50-8
dc.identifier.uri	http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/8056
dc.description.abstract	At the introduced article, we provide an enhancement to evolution strategy to generate more robust sub-optimal policies in reinforcement learning tasks. Our solution is applicable to the autonomous vehicles researches, where is a need of designing or detecting complex patterns in visual features and control policies, that cannot be described by human researcher.	en
dc.language.iso	en_US	en
dc.publisher	Одеса: Екологія	en
dc.title	Evolution strategy for policy search in robotics	en
dc.type	Conference proceedings	en
opu.kafedra	Кафедра інформаційних систем	uk
opu.citation.conference	Modern Information Technology – Сучасні Інформаційні Технології 2018	en
opu.conference.dates	23-25 травня	en