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    Learning and Exploration in Autonomous Agents: adaptive and active prospect ; Lernen und Exploration in autonomen Agenten: adaptive und aktive Perspektiven

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    Si, Bailu | BASE | 2007
    Schlagwörter: Active Learning , Reinforcement Learning , Place Learning

    Local learning for visual robotic systems ; Lokales Lernen für visuell kontrollierte Roboter

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    Hoppe, Florian | BASE | 2007
    Schlagwörter: Machine learning , robot learning , Maschinelles Lernen

    Surround View pedestrian detection

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    Gressmann, Markus | TIBKAT | 2015
    Schlagwörter: Machine learning

    Optimizing Programming by Demonstration for In-contact Task Models by Incremental Learning

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    Tykal, Martin | BASE | 2015
    Schlagwörter: Incremental Learning

    Context-supported lane estimation : understanding the scene by learning spatial relations between semantic features and virtual ground truth

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    Schomerus, Volker Patricio / Technische Universität Braunschweig | TIBKAT | 2016
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen

    Pedestrian detection in front of the ego vehicle using (stereo) camera in the urban scene: Deep versus Shallow learning approaches

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    Srinivas, Gurucharan | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2016
    Schlagwörter: Deep Learning

    Statistical long-term motion prediction

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    Wiest, Jürgen / Universität Ulm | TIBKAT | 2016
    Schlagwörter: Bayes-Lernen

    Interactive generation and learning of semantic-driven robot behaviors

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    CAPOBIANCO, ROBERTO | BASE | 2017
    Schlagwörter: robot learning , reinforcement learning

    Deep Reinforcement Learning with LSTM-based Exploration Bonus

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    양진호 | BASE | 2017
    Schlagwörter: Deep Learning , Deep Reinforcement Learning

    Automated Glaucoma Detection with Optical Coherence Tomography ; Automatische Glaukomerkennung mit optischer Kohärenztomographie

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    Mayer, Markus | BASE | 2018
    Schlagwörter: Maschinelles Lernen , Überwachtes Lernen

    A Deep Reinforcement Learning Framework where Agents Learn a Basic form of Social Movement

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    Ekstedt, Erik | BASE | 2018
    Schlagwörter: machine learning , deep learning , reinforcement learning

    Deep recurrent neural networks for abstractive text summarization

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    Klönne, Marie | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2018
    Schlagwörter: deep learning , machine learning

    Deep Reinforcement Learning for Cavity Filter Tuning

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    Larsson, Hannes | BASE | 2018
    Schlagwörter: Reinforcement Learning , Deep Learning , Machine Learning

    Event-Log Analyse mittels Clustering und Mustererkennung

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    Wiesendahl, Sebastian | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2018
    Schlagwörter: Machine Learning

    Nachvollziehbarkeit und Begründbarkeit von Maschinellen Lernverfahren mithilfe von 3D-Visualisierung

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    Bock, Marcel | Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) | 2018
    Schlagwörter: machine learning

    Spatial representation for planning and executing robot behaviors in complex environments

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    RICCIO, FRANCESCO | BASE | 2018
    Schlagwörter: robot learning and planning

    Behavior-specific proprioception models for robotic force estimation: a machine learning approach

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    Berger, Erik | BASE | 2018
    Schlagwörter: Machine Learning , Maschinelles Lernen

    Deep Learning for Autonomous Collision Avoidance

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    Strömgren, Oliver | BASE | 2018
    Schlagwörter: deep learning , transfer learning