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Pajarinen, Joni ; Thai, Hong Linh ; Akrour, Riad ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard (2022)
Compatible natural gradient policy search.
In: Machine Learning, 108 (8-9)
doi: 10.1007/s10994-019-05807-0
Artikel, Bibliographie

Akrour, Riad ; Pajarinen, Joni ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard (2022)
Projections for Approximate Policy Iteration Algorithms.
36th International Conference on Machine Learning. Long Beach, California, USA (09.-15.06.2019)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Becker, Philipp ; Arenz, Oleg ; Neumann, Gerhard (2020)
Expected Information Maximization: Using the I-Projection for Mixture Density Estimation.
8. International Conference on Learning Representations (ICLR 2020). Virtual Conference (26.-30.04.2020)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Pajarinen, Joni ; Arenz, Oleg ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard (2020)
Probabilistic Approach to Physical Object Disentangling.
In: IEEE Robotics and Automation Letters, 5 (4)
doi: 10.1109/LRA.2020.3006789
Artikel, Bibliographie

Arenz, Oleg ; Zhong, Mingjun ; Neumann, Gerhard (2020)
Trust-Region Variational Inference with Gaussian Mixture Models.
In: Journal of Machine Learning Research, 21
Artikel, Bibliographie

Brandherm, Florian ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard ; Akrour, Riad (2019)
Learning Replanning Policies with Direct Policy Search.
In: IEEE Robotics and Automation Letters, 4 (2)
doi: 10.1109/LRA.2019.2901656
Artikel, Bibliographie

Abi-Farraj, Firas ; Pacchierotti, Claudio ; Arenz, Oleg ; Neumann, Gerhard ; Giordano, Paolo Robuffo (2019)
A Haptic Shared-Control Architecture for Guided Multi-Target Robotic Grasping.
In: IEEE Transactions on Haptics, 13 (2)
doi: 10.1109/TOH.2019.2913643
Artikel, Bibliographie

Arenz, Oleg ; Neumann, Gerhard ; Zhong, Mingjun (2018)
Efficient Gradient-Free Variational Inference using Policy Search.
35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018). Stockholm, Sweden (10.-15.07.2018)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Pinsler, Robert ; Akrour, Riad ; Osa, Takayuki ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard (2018)
Sample and Feedback Efficient Hierarchical Reinforcement Learning from Human Preferences.
Brisbane, QLD, Australia (21.05.2018-25.05.2018)
doi: 10.1109/ICRA.2018.8460907
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Lioutikov, Rudolf ; Neumann, Gerhard ; Maeda, Guilherme ; Peters, Jan (2017)
Learning Movement Primitive Libraries through Probabilistic Segmentation.
In: International Journal of Robotics Research, 36 (8)
doi: 10.1177/0278364917713116
Artikel, Bibliographie

Paraschos, Alexandros ; Lioutikov, Rudolf ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard (2017)
Probabilistic Prioritization of Movement Primitives.
In: IEEE Robotics and Automation Letters, 2 (4)
doi: 10.1109/LRA.2017.2725440
Artikel, Bibliographie

Belousov, Boris ; Neumann, Gerhard ; Rothkopf, Constantin A. ; Peters, Jan R. (2016)
Catching heuristics are optimal control policies.
30th Conference on Neural Information Processing Systems. Barcelona, Spain (05.12.2016-10.12.2016)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Daniel, Christian ; Hoof, Herke van ; Peters, Jan ; Neumann, Gerhard (2016)
Probabilistic Inference for Determining Options in Reinforcement Learning.
In: Machine Learning, 104 (2-3)
Artikel, Bibliographie

Neumann, Gerhard ; Peters, Jan R. (2009)
Fitted Q-iteration by Advantage Weighted Regression.
22nd Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2008 (NIPS). Vancouver, Canada (08.12.2008-10.12.2008)
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

Neumann, Gerhard ; Maass, Wolfgang ; Peters, Jan (2009)
Learning Complex Motions by Sequencing Simpler Motion Templates.
ICML '09. Montreal, Quebec, Canada (14.06.2009-18.06.2009)
doi: 10.1145/1553374.1553471
Konferenzveröffentlichung, Bibliographie

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