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Environment-adaptive interaction primitives for human-robot motor skill learning., , , , , und . Humanoids, Seite 711-717. IEEE, (2016)Kernel dynamic policy programming: Practical reinforcement learning for high-dimensional robots., , und . Humanoids, Seite 662-667. IEEE, (2016)Kernel dynamic policy programming: Applicable reinforcement learning to robot systems with high dimensional states., , und . Neural Networks, (2017)Biomechanical Energy Harvester with Continuously Variable Transmission: Prototyping and Preliminary Evaluation., , und . AIM, Seite 1045-1050. IEEE, (2018)Adaptive Step-size Policy Gradients with Average Reward Metric., , und . ACML, Volume 13 von JMLR Proceedings, Seite 285-298. JMLR.org, (2010)Learning a dynamic policy by using policy gradient: application to biped walking., , , , und . Syst. Comput. Jpn., 38 (4): 25-38 (2007)Goal-aware generative adversarial imitation learning from imperfect demonstration for robotic cloth manipulation., und . Robotics Auton. Syst., (2022)Learning Contact-Rich Manipulation Tasks with Rigid Position-Controlled Robots: Learning to Force Control., , , , , , und . CoRR, (2020)Hanging work of T-shirt in consideration of deformability and stretchability., , , und . ICIA, Seite 130-135. IEEE, (2017)Variationally Autoencoded Dynamic Policy Programming for Robotic Cloth Manipulation Planning based on Raw Images., und . SII, Seite 416-421. IEEE, (2022)