Reinforcement Learning

強化学習（RL）は、ゲーム、移動、およびロボット工学におけるいくつかの困難な連続した意思決定問題の解決策を提供してきました。
PFNでは、強化学習の課題に取り組み、実際のアプリケーションを実現することを目指しています。 私たちの研究には、ディープRL、安全性、ロボット工学、モデルベースRL、および模倣学習が含まれます。