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Data-Efficient Reinforcement Learning with Probabilistic Model Predictive Control., und . AISTATS, Volume 84 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1701-1710. PMLR, (2018)Finite-Horizon Optimal State-Feedback Control of Nonlinear Stochastic Systems Based on a Minimum Principle., , , , und . MFI, Seite 371-376. IEEE, (2006)Deep Reinforcement Learning: A Brief Survey., , , und . IEEE Signal Process. Mag., 34 (6): 26-38 (2017)State-Space Inference and Learning with Gaussian Processes., , und . AISTATS, Volume 9 von JMLR Proceedings, Seite 868-875. JMLR.org, (2010)Model-based imitation learning by probabilistic trajectory matching., , , und . ICRA, Seite 1922-1927. IEEE, (2013)Data-Efficient Reinforcement Learning with Probabilistic Model Predictive Control, und . (2017)cite arxiv:1706.06491Comment: Accepted at AISTATS 2018,.Matern Gaussian processes on Riemannian manifolds., , , und . CoRR, (2020)Submodular Kernels for Efficient Rankings., , und . CoRR, (2021)A general perspective on Gaussian filtering and smoothing: Explaining current and deriving new algorithms., und . ACC, Seite 1807-1812. IEEE, (2011)Queer In AI: A Case Study in Community-Led Participatory AI., , , , , , , , , und 39 andere Autor(en). CoRR, (2023)