Uncertainty Quantification for Efficient and Risk-Sensitive Reinforcement Learning
Author:
Affiliation:
1. Univ. Clermont Auvergne, CNRS, UMR,Mines Saint-Etienne,Saint-Etienne,France,F-42023
2. IMT Nord Europe, Institut Mines-Telecom, Univ. Lille, Centre for Digital Systems,Lille,France,F-59000
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10371778/10371788/10372067.pdf?arnumber=10372067
Reference28 articles.
1. A comprehensive survey on safe reinforcement learning;Garcia;Journal of Machine Learning Research,2015
2. Continuous control with deep reinforcement learning;Lillicrap;arXiv preprint,2015
3. Addressing function approximation error in actor-critic methods;Fujimoto,2018
4. A Review of Uncertainty for Deep Reinforcement Learning
5. A distributional perspective on reinforcement learning;Bellemare,2017
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