Перейти к основному содержанию
AkademIndex

Продукты

Для разработчиков

AkademBaseОткрытый API экосистемы
← Назад к работе

Работы, на которые ссылается эта работа

Работ: 16

Работа: Exploring the Potential of the Bicameral Mind Theory in Reinforcement Learning Algorithms

  1. The Introduction of Artificial Intelligence in the Study of Economic Disciplines in Higher Educational Institutions

    Saidakhror Saidakhmedovich Gulyamov, Rabim Alikulovich Fayziev, Andrey Aleksandrovich Rodionov +1

    СтатьяEngineering Education and Technology2022Цитирований: 15
    ABI

  2. Human-level control through deep reinforcement learning

    Volodymyr Mnih, Koray Kavukcuoglu, David Silver +16

    Статья2015Цитирований: 6
    ABI

  3. EXPERIENCE IN USING BIG DATA TECHNOLOGY FOR DIGITALIZATION OF INFORMATION

    Andrey Aleksandrovich Rodionov, Rabim Alikulovich Fayziev, Saidakhror Saidakhmedovich Gulyamov

    СтатьяWater and Wastewater Treatment2022Цитирований: 5
    ABI

  4. Deep Reinforcement Learning: A Brief Survey

    Kai Arulkumaran, Marc Peter Deisenroth, Miles Brundage +1

    Статья2017Цитирований: 3
    ABI

  5. Reinforcement Learning, Fast and Slow

    Matthew Botvinick, Sam Ritter, Jane X. Wang +3

    Обзорная статья2019Цитирований: 2
    ABI

  6. Reinforcement Learning: A Survey

    Leslie Pack Kaelbling, Michael L. Littman, Andrew Moore

    Статья1996Цитирований: 2
    ABI

  7. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  8. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  9. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  10. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  11. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  12. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  13. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  14. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  15. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI

  16. Без названия

    ДругоеЦитирований: 1
    ABI