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Learning Agents with Evolving Hypothesis Classes., und . AGI, Volume 7999 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 150-159. Springer, (2013)Q-learning for history-based reinforcement learning., , und . ACML, Volume 29 von JMLR Workshop and Conference Proceedings, Seite 213-228. JMLR.org, (2013)Feature Reinforcement Learning using Looping Suffix Trees., , und . EWRL, Volume 24 von JMLR Proceedings, Seite 11-24. JMLR.org, (2012)Recursive channel selection techniques for brain computer interfaces., , und . EMBC, Seite 1753-1756. IEEE, (2012)Optimistic Agents Are Asymptotically Optimal., und . Australasian Conference on Artificial Intelligence, Volume 7691 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 15-26. Springer, (2012)Feature Reinforcement Learning in Practice., , und . EWRL, Volume 7188 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 66-77. Springer, (2011)Diversity Through Exclusion (DTE): Niche Identification for Reinforcement Learning through Value-Decomposition., , , , und . AAMAS, Seite 2827-2829. ACM, (2023)Reinforcement Learning Agents acquire Flocking and Symbiotic Behaviour in Simulated Ecosystems., , , , , , , , und . ALIFE, Seite 103-110. MIT Press, (2019)Coding of Non-Stationary Sources as a Foundation for Detecting Change Points and Outliers in Binary Time-Series., , und . AusDM, Volume 134 von CRPIT, Seite 79-84. Australian Computer Society, (2012)Asynchronous Brain Computer Interface using Hidden Semi-Markov Models., , und . EMBC, Seite 2728-2731. IEEE, (2012)