five

Reinforcement learning under uncertainty: expected versus unexpected uncertainty and state versus reward uncertainty

收藏
osf.io2022-11-09 更新2025-03-26 收录
下载链接:
https://osf.io/43jx8
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
Data and code to replicate the analyses reported in the paper: Ez-zizi, A., Farrell, S., Leslie, D., Malhotra, G., and Ludwig, J.H.C. "Reinforcement learning under uncertainty: expected versus unexpected uncertainty and state versus reward uncertainty".

数据与代码,用于复制论文中报告的分析:Ez-zizi, A., Farrell, S., Leslie, D., Malhotra, G. 与 Ludwig, J.H.C. 撰写的《在不确定性下的强化学习:预期不确定性与非预期不确定性,以及状态不确定性与奖励不确定性》。
提供机构:
osf.io
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作