Pierrick Lorang

Suchergebnisse

• 2024

  Adapting to the “Open World”: The Utility of Hybrid Hierarchical Reinforcement Learning and Symbolic Planning

  Lorang, P., Horvath, H., Kietreiber, T., Zips, P., Heitzinger, C. & Scheutz, M., 8 Aug. 2024, 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). S. 508-514 (2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)).

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• A Framework for Neurosymbolic Goal-Conditioned Continual Learning in Open World Environments

  Lorang, P., Goel, S., Shukla, Y., Zips, P. & Scheutz, M., 25 Dez. 2024, Proceedings of the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). S. 12070-12077

  Publikation: Beitrag in Buch oder Tagungsband › Vortrag mit Beitrag in Tagungsband › Begutachtung

  • Reinforcement Learning 100%
  • Motion Planning 100%
  • Continual Learning 100%
  • World Application 50%
  • Learning Framework 50%
• 2022

  Speeding-up Continual Learing through Information Gains in Novel Experiences

  Lorang, P. (Vortragende:r), Goel, S., Zips, P., Sinapov, J. & Scheutz, M., 2022, Bridging the Gap Between AI Planning and Reinforcement Learning. 1 S.

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