Samuel Blad
Tjänstetitel: Industridoktorand Organisation: Institutionen för naturvetenskap och teknikE-post: samuel.blad@oru.se
Telefon: 019 301076
Rum: T2249

Forskargrupper
Publikationer
Konferensbidrag |
Konferensbidrag
- Blad, S. , Längkvist, M. , Klügl, F. & Loutfi, A. (2022). Empirical analysis of the convergence of Double DQN in relation to reward sparsity. I: 2022 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications Proceedings. Konferensbidrag vid 21st IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (IEEE ICMLA'22), Atlantis Hotel, Nassau, The Bahamas, Caribbean, December 12-14, 2022. IEEE.