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Diagnosing Non-Intermittent Anomalies in Reinforcement Learning Policy Executions (Short Paper)
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Diagnosing Non-Intermittent Anomalies in Reinforcement Learning Policy Executions (Short Paper)
Natan, Avraham; Stern, Roni; Kalech, Meir · arXiv (Cornell University) · 2017
Due to the safety risks and training sample inefficiency, it is often preferred to develop controllers in simulation. However, minor differences between the simulation and the real world can cause a significant sim-to-re...
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