Feit, Felix; Metzger, Andreas; Pohl, Klaus:
Explainable Online Reinforcement Learning for Adaptive Systems
In: Software Engineering 2023 / Engels, Gregor; Hebig, Regina; Tichy, Matthias (Hrsg.). - Software Engineering 2023 : 20.-24. Februar 2023 Paderborn - Bonn: Köllen, 2023 - (GI-Edition : Proceedings ; 332), S. 53 - 54
2023Buchaufsatz/Kapitel in TagungsbandOA Gold
InformatikFakultät für Wirtschaftswissenschaften » Fachgebiet Informatik » Software Systems EngineeringForschungszentren » paluno - The Ruhr Institute for Software Technology
Titel in Englisch:
Explainable Online Reinforcement Learning for Adaptive Systems
Autor*in:
Feit, Felix
;Metzger, AndreasUDE
GND
129831530
LSF ID
12274
ORCID
0000-0002-4808-8297ORCID iD
Sonstiges
der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
;Pohl, KlausUDE
GND
135789125
LSF ID
5105
ORCID
0000-0003-2199-5257ORCID iD
Sonstiges
der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
Erscheinungsjahr:
2023
Open Access?:
OA Gold
Scopus ID
85150028793
WWW URL:
https://dspace.gi.de/handle/20.500.12116/40077
Sprache des Textes:
Englisch
Erschienen in
Software Engineering 2023
Konferenz
Software Engineering 2023 : 20.-24. Februar 2023 Paderborn
Herausgeber*in:
Engels, Gregor;Hebig, Regina;Tichy, Matthias
Erscheinungsort:
Bonn
Verlag:
Köllen
Erscheinungsjahr:
2023
in:
S. 53 - 54
ISBN
978-3-88579-726-5
ISBN
3-88579-726-7
Sprache des Textes:
Englisch
In Serie
GI-Edition : Proceedings
in:
Band 332
Schlagwort, Thema:
Adaptation ; Explainability ; Interpretability ; Reinforcement Learning