( en | de | ru )

 

Disambiguierung von "Balakrishna, Ashwin"

Autor der Publikation

KopierenLöschenDiese Publikation zur Ablage hinzufügen
Scalable Supervision for Safe and Efficient Online Robot Learning

. University of California, Berkeley, USA, (2022)

Bitte wählen Sie eine Person um die Publikation zuzuordnen

Um zwischen Personen mit demselben Namen zu unterscheiden, wird der akademische Grad und der Titel einer wichtigen Publikation angezeigt. Zudem lassen sich über den Button neben dem Namen einige der Person bereits zugeordnete Publikationen anzeigen.

Ashwin Rao

Sridharan Balakrishna

Peter Ashwin

Ashwin Swaminathan

Ashwin Chari

 

Weitere Publikationen von Autoren mit dem selben Namen

Recovery RL: Safe Reinforcement Learning With Learned Recovery Zones., , , , , , , , , und . IEEE Robotics Autom. Lett., 6 (3): 4915-4922 (2021)Untangling Dense Knots by Learning Task-Relevant Keypoints., , , , , , , , und . CoRL, Volume 155 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 782-800. PMLR, (2020)Deep Imitation Learning of Sequential Fabric Smoothing From an Algorithmic Supervisor., , , , , , , , , und 4 andere Autor(en). IROS, Seite 9651-9658. IEEE, (2020)Scalable Supervision for Safe and Efficient Online Robot Learning. University of California, Berkeley, USA, (2022)Exploratory Grasping: Asymptotically Optimal Algorithms for Grasping Challenging Polyhedral Objects., , , und . CoRL, Volume 155 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 377-393. PMLR, (2020)LS3: Latent Space Safe Sets for Long-Horizon Visuomotor Control of Sparse Reward Iterative Tasks., , , , und . CoRL, Volume 164 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 959-969. PMLR, (2021)Learning to Smooth and Fold Real Fabric Using Dense Object Descriptors Trained on Synthetic Color Images., , , , , , , , , und 3 andere Autor(en). CoRR, (2020)On-Policy Robot Imitation Learning from a Converging Supervisor., , , , , , und . CoRL, Volume 100 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 24-41. PMLR, (2019)Safety Augmented Value Estimation From Demonstrations (SAVED): Safe Deep Model-Based RL for Sparse Cost Robotic Tasks., , , , , , , , und . IEEE Robotics Autom. Lett., 5 (2): 3612-3619 (2020)ABC-LMPC: Safe Sample-Based Learning MPC for Stochastic Nonlinear Dynamical Systems with Adjustable Boundary Conditions., , , , , und . WAFR, Volume 17 von Springer Proceedings in Advanced Robotics, Seite 1-17. Springer, (2021)