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Disentangling Transfer in Continual Reinforcement Learning., , , , und . NeurIPS, (2022)Urban Driver: Learning to Drive from Real-world Demonstrations Using Policy Gradients., , , , und . CoRL, Volume 164 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 718-728. PMLR, (2021)Remember More by Recalling Less: Investigating the Role of Batch Size in Continual Learning with Experience Replay (Student Abstract)., und . AAAI, Seite 15923-15924. AAAI Press, (2021)Hebbian Continual Representation Learning., , , und . HICSS, Seite 1259-1268. ScholarSpace, (2023)The Effectiveness of World Models for Continual Reinforcement Learning., , , , , , , und . CoLLAs, Volume 232 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 184-204. PMLR, (2023)Finding the Optimal Network Depth in Classification Tasks., , , und . ECML/PKDD (3), Volume 12459 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 263-278. Springer, (2020)On the Relationship Between Disentanglement and Multi-task Learning., , , und . ECML/PKDD (1), Volume 13713 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 625-641. Springer, (2022)Hypernetwork Functional Image Representation., , , , , und . ICANN (Workshop), Volume 11731 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 496-510. Springer, (2019)Hebbian Continual Representation Learning., , , und . CoRR, (2022)SafetyNet: Safe Planning for Real-World Self-Driving Vehicles Using Machine-Learned Policies., , , , , , , , , und 1 andere Autor(en). ICRA, Seite 897-904. IEEE, (2022)