威廉·T·B·乌瑟尔
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2010 – 2019
2017 [r4] 威廉·T·B·乌瑟尔 :
马尔可夫决策过程。 机器学习和数据挖掘百科全书 2017 : 793-798 [r3] 威廉·T·B·乌瑟尔 :
时间差异学习。 机器学习和数据挖掘百科全书 2017 : 1233-1240 2013 【j4】 马库斯·赫特 , 约翰·劳埃德 , Kee Siong Ng先生 , 威廉·T·B·尤瑟 :
表达逻辑中句子的概率。 J.应用。 日志。 11 ( 4 ) : 386-420 ( 2013 ) 2012 [i1] 马库斯·赫特 , 约翰·劳埃德 , Kee Siong Ng先生 , 威廉·T·B·乌瑟尔 :
表达逻辑中句子的概率。 CoRR公司 abs/1209.2620 ( 2012 ) 2011 [j3] 乔尔·维内斯 , Kee Siong Ng先生 , 马库斯·赫特 , 威廉·T·B·乌瑟尔 , 大卫·西尔弗 :
蒙特卡罗AIXI近似。 J.阿蒂夫。 智力。 物件。 40 : 95-142 ( 2011 ) 2010 [第12条] 斯科特·桑纳 , 威廉·T·B·乌瑟尔 , 卡里娜·瓦尔迪维娅·德尔加多 :
具有仿射ADDs的近似动态规划。 美国原子能机构 2010 : 1349-1356 【r2】 威廉·T·B·乌瑟尔 :
马尔可夫决策过程。 机器学习百科全书 2010 : 642-646 【r1】 威廉·T·B·乌瑟尔 :
时间差异学习。 机器学习百科全书 2010 : 956-962
2000 – 2009
2009 [第11条] 乔尔·维内斯 , 大卫·西尔弗 , 威廉·T·B·乌瑟尔 , 阿兰·布莱尔 :
从游戏树搜索引导。 NIPS公司 2009 : 1937-1945 2008 [注2] Kee Siong Ng先生 , 约翰·劳埃德 , 威廉·T·B·乌瑟尔 :
使用逻辑理论进行概率建模、推理和学习。 安。数学。 Artif公司。 智力。 54 ( 1-3 ) : 159-205 ( 2008 ) 2006 [第10条] Min-Sub Kim女士 , 威廉·T·B·乌瑟尔 :
在强化学习中修补近似解。 ECML公司 2006 : 258-269 2005 【c9】 凯瑟琳·卡斯马里克 , 威廉·T·B·乌瑟尔 , 玛丽·卢·马赫 :
激励型代理人。 国际JCAI 2005 : 1505-1506 2002 【c8】 威廉·T·B·乌瑟尔 , 曼努埃拉·维洛索 :
TTree:具有时间抽象动作的基于树的状态泛化。 自适应代理和多代理系统 2002 : 260-290 【c7】 威廉·T·B·乌瑟尔 , 曼努埃拉·维洛索 :
TTree:具有时间抽象动作的基于树的状态泛化。 萨拉 2002 : 308-315 2001 【c6】 威廉·T·B·乌瑟尔 , 斯科特·伦瑟 , 詹姆斯·布鲁斯 , 马丁·霍克 , 曼努埃拉·维洛索 :
CM-Pack'01:快腿机器人行走、稳健定位和团队行为。 机器人世界杯足球锦标赛 2001 : 693-696 2000 [j1] 藤田正弘 , 曼努埃拉·维洛索 , 威廉·T·B·乌瑟尔 , 浅田埝 , 北野博树 , 文森特·雨果 , 帕特里克·博宁 , Jean-Christophe Bouramoué , 皮埃尔·布拉泽维奇 :
在RoboCup-98上使用索尼机器人实现愿景、战略和本地化。 AI磁。 21 ( 1 ) : 47-56 ( 2000 ) 【c5】 威廉·T·B·尤瑟 , 曼努埃拉·维洛索 :
学习关联决策森林的伐木工人算法。 价格 2000 : 156-166 【c4】 威廉·T·B·乌瑟尔 , 曼努埃拉·维洛索 :
学习关联决策森林的伐木工人算法。 萨拉 2000 : 219-232
1990 – 1999
1998 【c3】 威廉·T·B·乌瑟尔 , 曼努埃拉·维洛索 :
基于树的离散化连续状态空间强化学习。 AAAI/IAAI公司 1998 : 769-774 【c2】 曼努埃拉·维洛索 , 威廉·T·B·乌瑟尔 , 藤田正弘 , 浅田埝 , 北野博树 :
用腿机器人踢足球。 IROS公司 1998 : 437-442 【c1】 曼努埃拉·维洛索 , 威廉·T·B·乌瑟尔 :
CMTrio-98 Sony-Legged机器人团队。 机器人世界杯足球锦标赛 1998 : 491-497
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