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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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2
Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels
Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels
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Confident Learning: Estimating Uncertainty in Dataset Labels

Northcutt, Curtis ; Jiang, Lu ; Chuang, Isaac

The Journal of artificial intelligence research, 2021-04, Vol.70, p.1373-1411 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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3
The Arcade Learning Environment: An Evaluation Platform for General Agents
The Arcade Learning Environment: An Evaluation Platform for General Agents
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The Arcade Learning Environment: An Evaluation Platform for General Agents

Bellemare, M. G. ; Naddaf, Y. ; Veness, J. ; Bowling, M.

The Journal of artificial intelligence research, 2013-01, Vol.47, p.253-279 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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4
Revisiting the Arcade Learning Environment: Evaluation Protocols and Open Problems for General Agents
Revisiting the Arcade Learning Environment: Evaluation Protocols and Open Problems for General Agents
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Revisiting the Arcade Learning Environment: Evaluation Protocols and Open Problems for General Agents

Machado, Marlos C. ; Bellemare, Marc G. ; Talvitie, Erik ; Veness, Joel ; Hausknecht, Matthew ; Bowling, Michael

The Journal of artificial intelligence research, , Vol.61, p.523-562 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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5
From Skills to Symbols: Learning Symbolic Representations for Abstract High-Level Planning
From Skills to Symbols: Learning Symbolic Representations for Abstract High-Level Planning
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From Skills to Symbols: Learning Symbolic Representations for Abstract High-Level Planning

Konidaris, George ; Kaelbling, Leslie Pack ; Lozano-Perez, Tomas

The Journal of artificial intelligence research, 2018-01, Vol.61, p.215-289 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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6
Learning from Disagreement: A Survey
Learning from Disagreement: A Survey
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Learning from Disagreement: A Survey

Uma, Alexandra N. ; Fornaciari, Tommaso ; Hovy, Dirk ; Paun, Silviu ; Plank, Barbara ; Poesio, Massimo

The Journal of artificial intelligence research, 2021-01, Vol.72, p.1385-1470 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning
Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning
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Reward Machines: Exploiting Reward Function Structure in Reinforcement Learning

Toro Icarte, Rodrigo ; Klassen, Toryn Q. ; Valenzano, Richard ; McIlraith, Sheila A.

The Journal of artificial intelligence research, 2022-01, Vol.73, p.173-208 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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Lifted Relational Neural Networks: Efficient Learning of Latent Relational Structures
Lifted Relational Neural Networks: Efficient Learning of Latent Relational Structures
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Lifted Relational Neural Networks: Efficient Learning of Latent Relational Structures

Sourek, Gustav ; Aschenbrenner, Vojtech ; Zelezny, Filip ; Schockaert, Steven ; Kuzelka, Ondrej

The Journal of artificial intelligence research, , Vol.62, p.69-100 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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9
A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems
A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems
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A Survey on Transfer Learning for Multiagent Reinforcement Learning Systems

Silva, Felipe Leno Da ; Costa, Anna Helena Reali

The Journal of artificial intelligence research, 2019-01, Vol.64, p.645-703 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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10
Classifier Chains: A Review and Perspectives
Classifier Chains: A Review and Perspectives
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Classifier Chains: A Review and Perspectives

Read, Jesse ; Pfahringer, Bernhard ; Holmes, Geoffrey ; Frank, Eibe

The Journal of artificial intelligence research, 2021-02, Vol.70, p.683-718 [Periódico revisado por pares]

San Francisco: AI Access Foundation

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