オンライン開催された，第39回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2021）で，
「強化学習における指数移動平均フィルタの統合」 「カルバック・ライブラ情報量に関する最適化問題としてのリスク回避型強化学習の提案」 「ツァリス統計に基づく変分オートエンコーダによるスパースな潜在空間の獲得」 「カルバック・ライブラ情報量の非対称性に着目したサンプリングベースモデル予測制御」 「確率モデル学習のためのバイアス・バリアンスを調整する方策勾配型メタ最適化」
というタイトルで私と指導学生4名が発表しました．
オンライン開催された，第39回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2021）で，
「強化学習における指数移動平均フィルタの統合」 「カルバック・ライブラ情報量に関する最適化問題としてのリスク回避型強化学習の提案」 「ツァリス統計に基づく変分オートエンコーダによるスパースな潜在空間の獲得」 「カルバック・ライブラ情報量の非対称性に着目したサンプリングベースモデル予測制御」 「確率モデル学習のためのバイアス・バリアンスを調整する方策勾配型メタ最適化」
というタイトルで私と指導学生4名が発表しました．