Saltar para:
Logótipo
Comuta visibilidade da coluna esquerda
Você está em: Início > Publicações > Visualização > Study on LSTM and ConvLSTM Memory-Based Deep Reinforcement Learning

Publicações

Study on LSTM and ConvLSTM Memory-Based Deep Reinforcement Learning

Título
Study on LSTM and ConvLSTM Memory-Based Deep Reinforcement Learning
Tipo
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Ano
2023
Autores
Duarte, FF
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Lau, N
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Pereira, A
(Autor)
Outra
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Outras Informações
ID Authenticus: P-010-A05
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Documentos
Não foi encontrado nenhum documento associado à publicação.
Publicações Relacionadas

Dos mesmos autores

A Survey of Planning and Learning in Games (2020)
Outra Publicação em Revista Científica Internacional
Duarte, FF; Lau, N; Pereira, A; reis, lp
Revisiting Deep Attention Recurrent Networks (2023)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Duarte, FF; Lau, N; Pereira, A; reis, lp
LSTM, ConvLSTM, MDN-RNN and GridLSTM Memory-based Deep Reinforcement Learning (2023)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Duarte, FF; Lau, N; Pereira, A; reis, lp
Dynamically Choosing the Number of Heads in Multi-Head Attention (2024)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Duarte, FF; Lau, N; Pereira, A; reis, lp
Dynamic Multi-head Attention (2024)
Artigo em Livro de Atas de Conferência Internacional
Duarte, FF; Lau, N; Pereira, A; reis, lp
Recomendar Página Voltar ao Topo
Copyright 1996-2025 © Faculdade de Direito da Universidade do Porto  I Termos e Condições  I Acessibilidade  I Índice A-Z
Página gerada em: 2025-10-02 às 13:18:34 | Política de Privacidade | Política de Proteção de Dados Pessoais | Denúncias | Livro Amarelo Eletrónico