エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning
Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning Transactions on Graphics (Pr... Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning Transactions on Graphics (Proc. ACM SIGGRAPH 2016) (to appear) Xue Bin Peng Glen Berseth Michiel van de Panne University of British Columbia Reinforcement learning offers a promising methodology for developing skills for simulated characters, but typically requires working with sparse hand-crafted features. Building on re
2016/05/19 リンク