Logo des Repositoriums

Auflistung nach Autor:in "Riedmiller, Martin"

1 - 2 von 2
  • Zeitschriftenartikel
    Autonomous Learning of State Representations for Control: An Emerging Field Aims to Autonomously Learn State Representations for Reinforcement Learning Agents from Their Real-World Sensor Observations
    (KI - Künstliche Intelligenz: Vol. 29, No. 4, 2015) Böhmer, Wendelin; Springenberg, Jost Tobias; Boedecker, Joschka; Riedmiller, Martin; Obermayer, Klaus
    This article reviews an emerging field that aims for autonomous reinforcement learning (RL) directly on sensor-observations. Straightforward end-to-end RL has recently shown remarkable success, but relies on large amounts of samples. As this is not feasible in robotics, we review two approaches to learn intermediate state representations from previous experiences: deep auto-encoders and slow-feature analysis. We analyze theoretical properties of the representations and point to potential improvements.
  • Zeitschriftenartikel
    Die Brainstormers: Entwurfsprinzipien lernfähiger autonomer Roboter
    (Informatik-Spektrum: Vol. 29, No. 3, 2006) Riedmiller, Martin; Gabel, Thomas; Hafner, Roland; Lange, Sascha; Lauer, Martin
    Das “Brainstormers” Projekt wurde 1998 gestartet mit dem Ziel, lernfähige autonome Agenten in komplexen Umgebungen am Beispiel Roboterfußball zu erforschen. Dabei hat die Bearbeitung der vielfältigen Fragestellungen, die sich in dieser sehr dynamischen und verrauschten Umgebung ergeben, zu einer Vielzahl neuartiger Methoden und theoretischer Ergebnisse geführt.